Elektronika.lt

Elektronika.lt - elektronikos, informacinių ir
ryšių technologijų portalas

Adresas: http://www.elektronika.lt
El. paštas: info@elektronika.lt
 Atspausdinta iš: http://www.elektronika.lt/naujienos/mokslas/65089/dirbtinis-intelektas-aptiko-72-nezinomos-kilmes-signalus-is-vieno-tasko-tolimajame-kosmose/spausdinti/

Dirbtinis intelektas aptiko 72 nežinomos kilmės signalus iš vieno taško tolimajame kosmose

Publikuota: 2018-09-14 07:16
Tematika: Mokslo naujienos
Aut. teisės: ©15min, UAB
Inf. šaltinis: 15min.lt

2017 metų rugpjūčio 26 dieną astronomai, dirbantys 100 mln. JAV dolerių vertės „Breakthrough Listen“ projekte, kurio tikslas yra nežemiškų civilizacijų signalų paieška, užfiksavo 21 pasikartojantį šviesos signalą, priskiriamą „greitųjų radijo pliūpsnių“ (angl. Fast Radio Burst, FRB) grupei. Visi šie signalai per valandą atkeliavo iš nykštukinės galaktikos FRB 121102, rašo livescience.com.

Kai kurie mokslininkai spėja, kad signalo šaltinis buvo greitai besisukančios neutroninės žvaigždės, tačiau aiškaus jų šaltinio nustatyti nepavyko. Todėl „Breakthrough Listen“ mokslininkų susidomėjimo priežastis aiški: o gal šiuos signalus skleidė protingos būtybės – galbūt jos taip į kosmosą neįtikėtinu greičiu paleido savo erdvėlaivius? Tokią idėją iš dalies pakišo giminingas „Breakthrough Starshot“ projektas, kurio inžinieriai bando sukurti šviesa tarsi vėju stumiamas bures mažiems zondams į Saulės sistemą leisti. Be to, FRB 121102 galaktika, nuo Žemės nutolusi 3 mlrd. šviesmečių atstumu, yra išskirtinai įdomi: tai yra vienintelis mums žinomas pasikartojančių FRB signalų šaltinis – visi kiti šios klasės žybsniai iš vieno šaltinio atkeliaudavo tik po kartą.

Atlikdami naujausią tyrimą, „Breakthrough Listen“ projekto nariai, dirbantys iš Kalifornijos universiteto Berkelyje (JAV) 2017 m. rugpjūtį Green Bank teleskopu surinktus duomenis dar kartą išanalizavo naudodami mašininio mokymosi metodus – pirmą kartą šiuos duomenis mokslininkai tikrino tradiciniais metodais.

Mokslininkai, vadovaujami universiteto doktoranto Gerry Zhango, algoritmą, pavadintą „konvoliuciniu neuroniniu tinklu“, išmokė atskirti FRB pėdsakus 400 terabaitų dydžio duomenų masyve. Apmokymui taikyta strategija, panaši į tą, kurią didžiosios IT bendrovės naudoja interneto paieškų rezultatų optimizavimui, tvirtino universiteto atstovai. O po apmokymų dirbtinis intelektas sugebėjo atskirti dar 72 iki tol nepastebėtus FRB signalus, tokiu būdu iš vieno šaltinio per vieną valandą atsklidusių FRB kiekį padidindamas iki 93.

„Ne visų atradimų šaltiniai yra naujausi stebėjimų duomenys. Šiuo atveju mums padėjo išmintingo, originalaus mąstymo panaudojimas jau turimo duomenų rinkinio analizei. Jis išplėtė mūsų žinias apie vieną iš didžiausių astronomijos paslapčių“, – po šio darbo publikavimo paskelbė visų „Breakthrough“ projektų iniciatyvos vadovas Pete'as Wordenas. Šiai iniciatyvai dar priklauso „Breakthrough Message“ ir „Breakthrough Watch“ projektai.

Paslaptis, žinoma, iki šiol galutinai taip ir neatskleista: mokslininkai negali pasakyti, kas yra tie FRB signalai. Tačiau dirbtinio intelekto taikymas naujausiame tyrime padės žengti kur kas toliau bandant šią paslaptį išsiaiškinti. „Tai yra tik šio galingo metodo taikymo beieškant trumpalaikių radijo signalų pradžia. Tikimės, kad mūsų sėkmė paskatins ir kitas rimtas dirbtinio intelekto taikymo radijo astronomijoje iniciatyvas“, – teigė P. Wordenas. Naujausią tyrimą publikavimui priėmė žurnalas „The Astrophysical Journal“, bet su jo turiniu nemokamai galima susipažinti jau dabar.

‡ 1999–2024 © Elektronika.lt LTV.LT - lietuviškų tinklalapių vitrina Valid XHTML 1.0!