Naukowcy dzi\u0119ki pomocy sztucznej inteligencji odkryli 72 sygna\u0142\u00f3w radiowych (fast radio bursts – FRB), kt\u00f3re dotar\u0142y do Ziemi po pokonaniu miliard\u00f3w lat \u015bwietlnych i trwa\u0142y jedynie u\u0142amek sekundy – podaje ameryka\u0144ski „Newsweek” powo\u0142uj\u0105c si\u0119 na informacje cz\u0142onk\u00f3w programu Breakthrough Listen zajmuj\u0105cego si\u0119 poszukiwaniem obcych form \u017cycia w kosmosie.<\/p>\n
<\/p>\n
Na razie nikt nie zna pochodzenia tych trudno uchwytnych, b\u0142yskawicznych sygna\u0142\u00f3w, ale badacze twierdz\u0105, \u017ce niekt\u00f3re z nich mog\u0105 pochodzi\u0107 z gwiazd neutronowych znajduj\u0105cych si\u0119 w pobli\u017cu czarnych dziur, ob\u0142ok\u00f3w mi\u0119dzygwiazdowych i mg\u0142awic.<\/p>\n
Wi\u0119kszo\u015b\u0107 z tych sygna\u0142\u00f3w mia\u0142o jednorazowy charakter, ale jeden z nich FRB 121102, powt\u00f3rzy\u0142 si\u0119 kilka razy. Wed\u0142ug niekt\u00f3rych sygna\u0142y te mog\u0105 pochodzi\u0107 od obcych form \u017cycia.<\/p>\n
Breakthrough Listen – program wspierany w przesz\u0142o\u015bci m.in. przez Stephena Hawking – odebrali 21 sygna\u0142\u00f3w z galaktyki odleg\u0142ej o trzy miliardy lat \u015bwietlnych od Ziemi. <\/span><\/span><\/p>\n Naukowcy opracowali teraz algorytm, kt\u00f3ry z odebranych danych wy\u0142uska\u0142 inne sygna\u0142y radiowe.<\/span> Doktorant Gerry Zhang i jego wsp\u00f3\u0142pracownicy wykorzystali algorytm sieci neuronowej, kt\u00f3ry przeskanowa\u0142 oko\u0142o 400 terabajt\u00f3w danych i wykry\u0142 kolejne sygna\u0142y.<\/span> <\/span><\/p>\n Wed\u0142ug najnowszych ustale\u0144 sygna\u0142y nie tworzy\u0142y regularnego wzoru.<\/p>\n Zhang podkre\u015bla, \u017ce stworzony przez jego zesp\u00f3\u0142 algorytm dostarczy nowego narz\u0119dzia do szukania nieregularnych \u017ar\u00f3de\u0142 sygna\u0142\u00f3w radiowych w kosmosie.<\/p>\n Z kolei Andrew Siemion z centrum Szukania Pozaziemskiej Inteligencji (SETI) podkre\u015bla, \u017ce osi\u0105gni\u0119cie Zhanga pokazuje, jak proces uczenia si\u0119 maszyn umo\u017cliwia wykrywanie sygna\u0142\u00f3w nieuchwytnych dla klasycznych algorytm\u00f3w.<\/p>\n Wed\u0142ug Vishala Gajjara z Breakthrough Listen odebrane sygna\u0142y nie pochodz\u0105 prawdopodobnie od innej cywilizacji poniewa\u017c ich natura przypomina inne tego typu sygna\u0142y spotykane w kosmosie. Dodaje, \u017ce gdyby obcy chcieli nawi\u0105za\u0107 z nami kontakt, prawdopodobnie zmodyfikowaliby wysy\u0142ane FRB.<\/p>\n