Астрономи розробили інноваційний метод пошуку інопланетян за допомогою штучного інтелекту

Астрономи навчають штучний інтелект відрізняти інопланетні сигнали від людських радіоперешкод — нове дослідження вказує на прорив у пошуку позаземного розуму. Команда вчених із Тель-Авівського університету, у співпраці з ініціативою Breakthrough Listen, розробила новий підхід до аналізу радіосигналів за допомогою машинного навчання.

Метою дослідження, опублікованого в The Astronomical Journal, стало удосконалення пошуку так званих техносигнатур — потенційних свідчень діяльності розумних цивілізацій у радіодіапазоні. Для цього дослідники проаналізували понад 1000 спектрограм, зібраних із більше ніж 300 зір, розташованих ближче ніж за 50 парсеків (приблизно 163 світлових роки) від Землі. Спостереження проводились на обсерваторіях Паркс (Австралія) та Грін-Бенк (США).

Замість традиційного візуального аналізу, команда застосувала алгоритми машинного навчання, які могли автоматично ідентифікувати сигнали, не схожі на ті, що генеруються людськими пристроями. Це особливо актуально, оскільки основна проблема SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) — відсіювання величезної кількості радіошумів антропогенного походження.

Попри ретельний аналіз понад 20 000 потенційних сигналів, дослідникам поки не вдалося підтвердити жодну інопланетну техносигнатуру. Але сам підхід продемонстрував ефективність і заклав основу для майбутньої повної автоматизації подібних досліджень. У наступних кроках планується впровадження адаптивних мультишарових алгоритмів для ще глибшої перевірки даних.

Breakthrough Listen — найбільша в історії програма з пошуку позаземного інтелекту — з 2016 року просканувала понад мільйон зірок, включно з усіма 43, що розташовані в радіусі 5 парсеків від Землі. Хоча поки жодного підтвердженого сигналу не зафіксовано, як-от знаменитого «Wow!"-сигналу 1977 року, ініціатива продовжує розширювати методи пошуку, включаючи нові підходи, як-от машинне навчання.