ИИ находит 8 потенциальных внеземных техносигнатур в сигналах дальнего космоса

Искусственный интеллект изменил то, как мы занимаемся наукой. Исследователи в различных областях использовали системы искусственного интеллекта, чтобы помочь им в своей работе. В астрономии, например, ученые уже несколько лет используют системы ИИ, которые оказались очень полезными. Теперь, и несколько неожиданно, ученые говорят, что система искусственного интеллекта могла обнаружить потенциальные внеземные техно-сигнатуры в радиосигналах, перехваченных из глубокого космоса. И хотя полученные результаты нуждаются в двойной и тройной проверке, это показывает, насколько мощным может быть искусственный интеллект в наших непрекращающихся поисках инопланетной жизни.

Поиск инопланетной жизни

Мы ищем инопланетную жизнь, отправляя наши сообщения в глубокий космос, надеясь, что однажды мы получим ответ, или сканируя ночное небо в поисках сообщений, которые передовые внеземные цивилизации могли отправить в направлении Земли. Но мы только недавно начали применять научный метод для анализа наблюдений НЛО. Это означает, что мы приложили огромные усилия, чтобы ответить, одиноки ли мы во Вселенной.

Мы сканируем небо уже несколько десятков лет. Поиски внеземного разума, также известные как SETI, были созданы в 1984 году. Их миссия состоит в том, чтобы исследовать небо в поисках технологических сигнатур, которые могут принадлежать внеземным технологиям. Ученые предполагают, что если где-то там существуют внеземные цивилизации, которые, по крайней мере, технологически развивались так же, как мы на Земле, то они, вероятно, тоже посылают сигналы в космическое пространство, пытаясь общаться с кем-либо там. SETI десятилетиями пытается связаться с нашими космическими соседями. Пока не повезло. По крайней мере, так мы думали до сих пор.

Искусственный интеллект находит возможные доказательства инопланетной жизни в радиосигналах из космоса

Новая научная статья, опубликованная в журнале Nature Astronomy, надеется изменить то, как мы ищем возможные доказательства внеземной связи с использованием систем машинного обучения. Данные, которые были предоставлены алгоритму машинного обучения, были получены телескопами с 2016 года. ИИ проанализировал более 480 наблюдений, прочесывая астрономические данные от 820 звезд в глубоком космосе. Хотя большинство сигналов были обычными и не представляли интереса, алгоритм машинного обучения обнаружил восемь представляющих интерес сигналов, которые ранее были пропущены. По словам Ма и его коллег, восемь из этих сигналов могли исходить от внеземных источников. Но чтобы быть уверенным, необходимо провести дополнительную науку. Даже если мы придем к выводу, что сигналы действительно не с Земли, а исходят с планет, на которых присутствуют инопланетные технологии, мы все равно не будем иметь ни малейшего представления о том, с какой технологией мы имеем дело. Тем не менее, этот тип информации может включать данные о технологиях и инженерных навыках внеземных цивилизаций или может включать в себя своего рода общее сообщение.