人工知能は、天文学者が宇宙からの未知の信号を検出するのに役立ちます

人工知能は、天文学者が宇宙からの未知の信号を検出するのに役立ちます

SETIプロジェクトの一環として、カリフォルニア大学バークレー校の科学者は、コンピューターシミュレーションに基づいて、地球から30億光年離れた場所にある謎の音源から72個の新しい高速無線信号を即座に特定することができました。 研究結果は、The AstrophysicalJournalに掲載が承認された新しい記事に記載されています。

高速無線信号は、遠方の銀河から来ると考えられている数ミリ秒続く明るい電波のパルスです。 ただし、これらの信号のソースはまだ不明です。 理論は、近くの超巨大なブラックホールからのガス流によって爆破された高度に磁化された中性子星から、信号が人工であり、インテリジェントな文明によって送信されたという提案にまで及びます。

「この作業は、高速無線信号の動的な動作をより詳細に理解するのに役立つだけでなく、訓練を受けたコンピューターが古典的なアルゴリズムを使用してこれらの信号を見つけるときに見られる視点からも魅力的です」とAndrewSimion氏は述べています。 バークレーSETIリサーチセンターのディレクターであり、Breakthrough Listenプログラムの主任研究員であり、宇宙でのインテリジェントな生活の探求に取り組んでいます。

このプログラムの一環として、研究者は機械学習アルゴリズムを使用して、地球外文明から来る可能性のある新しいタイプの信号を検索することに成功しました。

最速の無線信号は本質的に1回限りですが、FRB 121102という名前の検出されたソースは、信号の複合体全体を表示するという点で独特です。 この振る舞いは、そのような現象の性質に関係する原因と極端な物理学を特定することを望んで、多くの天文学者の注目を集めています。

人工知能は、2017年8月26日にウェストバージニアのグリーンバンク望遠鏡で5時間の観測間隔で、データベース内の無線信号を検出しました。 400テラバイトのデータの以前の分析では、標準のコンピューターアルゴリズムを使用して、この期間中に21の無線バーストを識別しました。 それらはすべて1時間以内に目撃され、少なくともバークレーSETIの研究者であるPh.D. Vishal Gajjarが指摘したように、情報源は休息期間と熱狂的な活動を交互に繰り返すと想定されていました。

その後、SETIの研究著者であるJerry Zhangとその共同研究者は、強力な新しい機械学習アルゴリズムを開発し、2017年のデータを再分析して、当初は検出されなかった72個のスパイクを発見しました。 結局、オブザーバーは、オブジェクトが2012年に発見されて以来、FRB121102から検出されたバーストの総数が約300であると結論付けたことに驚いていました。

「この作業は、一時的な無線信号を見つけるために強力な新しい技術を使用することのほんの始まりにすぎません」と張氏は語った。 「私たちの成功が、他の真面目な組織に機械学習をラジオ天文学に適用するきっかけとなることを願っています。」

Zhangのチームは、インターネット技術者が検索結果を最適化し、画像を分類するために使用するのと同じ手法を使用しました。 彼らは、Gajarとその同僚が使用した古典的な検索方法で見つかった無線バーストを認識し、データベースでそれらを見つけて、古典的な検索アプローチで見逃されたバーストを見つけることができる、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムを開発しました。

結果は、FRB 121102からのパルスの周波数に新しい制限を確立するのに役立ち、このパターンの周期が約10ミリ秒を超える場合、パルスが不規則であることを示しました。 パルサーパルスモデルが天文学者がそのような物体の極端な物理的状態のコンピューターモデルを制約するのを助けたように、新しいFRB測定は神秘的な新しい源の性質を明らかにするのに役立つと科学者は言います。

「FRBからの信号が最終的に地球外技術の兆候であるかどうかに関係なく、Breakthrough Listenは、私たちの周りの宇宙の理解の新しい急速に成長している領域の境界を押し上げるのに役立ちます」とJanは結論付けました。

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