Nature Astronomy adlı bilimsel dergide yayınlanan araştırmada, Toronto Üniversitesi’nden bir doktora öğrencisi, teknolojik olarak gelişmiş dünya dışı yaşamın keşfedilme oranını hızlandırmak için yakın yıldızlardan oluşan bir veri tabanına derin öğrenme teknikleri uyguladı.
SETI Enstitüsü (Search for Extraterrestrial Intelligence), Breakthrough Listen Initiative ve diğer kurumlardan araştırmacılarla birlikte çalışan araştırmacı Peter Ma, onlarca yıl önce ilk dijital bilgisayarlar için geliştirilen algoritmalarla ilgili çalışmayı gözden geçirdi. Çalışma, daha önce tanımlanmamış sekiz umut verici dünya dışı istihbarat sinyalini geri getirdi.
Ayrıca bkz: Araştırmacılar Dikişsiz 3D Deri Greftleri Üzerinde Çalışıyor
Araştırma, aynı adı taşıyan uzay görevinden kaynaklanan bir kütüphane olan Hipparcos Kataloğu’ndaki 820 yıldız hedefinde derin öğrenmeye dayalı olarak teknoloji imzaları (dalgalanan dar bant Doppler radyo sinyalleri) aradı. ABD’deki Green Bank’te bulunan Robert C. Byrd Teleskobu tarafından 480 saatten fazla gökyüzü verisi elde edildi.
İçindekiler
Yeni derin öğrenme teknikleri ne gösterdi?
Ma yaptığı açıklamada, “Toplamda, 820 yakın yıldızdan 150 terabayt (TB) veriyi, 2017’de klasik tekniklerle zaten aranmış, ancak [o zamanlar] ilginç sinyallerden yoksun olarak etiketlenmiş bir veri kümesinde aradık” dedi. Şimdi arama ekibi, Güney Afrika’nın 64 antenli radyo teleskobu MeerKAT ile aramayı 1 milyon yıldıza yeniden ölçeklendiriyor.
Ma, Eski çalışmanın yeniden incelenmesinin amacı yeni bilgiler keşfetmek değil, daha hızlı ve daha doğru sonuçlar üretmek için klasik bir arama algoritmasına yeni derin öğrenme teknikleri uygulamaktı. Uzaydaki heyecan verici radyo sinyallerini Dünya’dan gelen ilginç olmayan radyo sinyallerinden ayırt etmemiz gerekiyor” diye açıklıyor.
Dolayısıyla ekip, her iki türden sinyalleri simüle ederek, aslında makine öğrenimi araçlarını uzaylı benzeri sinyaller ile yalnızca insan tarafından üretilen parazitleri ayırt etmek için eğitiyordu. Makalenin ikinci yazarı Dunlap Astronomi ve Astrofizik Enstitüsü’nden Cherry Ng, Ma tarafından oluşturulan yeni algoritmanın “diğer uygarlıklardan gelen dünya dışı sinyallerin” araştırılmasını iyileştirebileceğini söylüyor.
tarafından verilmektedir.