Seit Jahren hören große Teleskope auf der ganzen Welt Signale von fernen außerirdischen Zivilisationen ab, aber wie man die riesigen Datenmengen verarbeitet und sie als außerirdische Funksignale identifiziert, ist ein großes Problem.
Peter Xiangyuan Ma, Student und Forscher an der University of Toronto, widmete sich in seinem dritten Jahr an der High School der Entwicklung eines neuen KI-Algorithmus, der dabei helfen kann, Funksignale menschlicher Technologie von Signalen zu unterscheiden, die möglicherweise von anderen Lebewesen im Weltraum stammen. Auf der Grundlage dieses Algorithmus konnten die Forscher 8 neue Funksignale von 5 Planeten finden, die 30 bis 90 Lichtjahre von der Erde entfernt sind, von 820 Sternen im Hipparchus-Katalog und mehr als 480 Stunden Beobachtungsdaten sammeln.
Der technische Name lautet β-Convolutional Variational Autoencoder (β-Convolutional Variational Autoencoder), der jeden möglichen Kandidaten halbautomatisch analysiert und gleichzeitig die Fehlerrate vergangener Urteile reduziert, und der bei der Suche nach außerirdischen Zivilisationsprojekten und anderen vorübergehenden Forschungseinrichtungen verwendet wird. Und reduzieren Sie viel manuelle Untersuchungs- und Überprüfungszeit. Nun, da die Tools verfügbar sind, ist ihre Verwendung ein anderes Thema.PapierVeröffentlicht in der Zeitschrift Nature Astronomy.
(Dieser Artikel wird gesponsert von Planetarium Taipei Nachdruck genehmigt; Quelle des ersten Bildes:Pixabay）
