Viimeisten viidenkymmenen vuoden aikana, kun ihminen asetti ensin jalkansa kuuhun, olemme oppineet yhä enemmän sekä tämän galaksin muusta elämästä että muista. Se on jatkuva oppimisprosessi. Ja nyt opimme vieläkin enemmän tekoälyn ansiosta. Koneoppimisalgoritmi on kehitetty etsimään tietoja ja tunnistamaan nopeat radiopurskeet kaukaisista galakseista.
Löydöt
Tutkijat, joilla oli Kalifornian yliopiston Berkelyn tuottama Search for Extrestrrestrial Intelligence -projekti ”Breakthrough Listen”, kehittivät koneoppimisalgoritmin. Se on suunniteltu etsimään maailmankaikkeudessa löydetyistä tiedoista nopean radiopurskeen löytämiseksi.
Nopeat radiopurskeet ovat energisiä pulsseja, joiden uskotaan olevan peräisin kaukaisista galakseista. Ei tiedetä, mikä aiheuttaa ne, mutta teorioita on monia. Jotkut jopa ajattelevat sen olevan merkkejä muukalaiselämästä, kun taas toiset ovat teknisempiä ja luulevat olevansa mustia aukkoja taistelevista tähdistä.
Nämä tutkijat tekivät äskettäin tutkimuksen tekoälyn avulla löytääkseen monia nopeita radiopurkauksia jopa kolmen miljardin valovuoden päästä, joita ei ollut tunnistettu tähän asti. Selvyyden vuoksi tähtitieteilijät olivat jo analysoineet tämän tietojoukon, mutta tekoäly pystyi paikantamaan nopeat radiopurskeet, kun tähtitieteilijät eivät olleet.
”Tekoälyn kehitys on ollut viime vuosina erittäin nopeaa, ja sen soveltaminen lääketieteessä, turvallisuudessa, rahoituksessa ja jokapäiväisessä esineiden tunnistamisessa on jo saavuttanut tietyn kypsyysasteen”, totesi lääketieteen tohtori Gerry Zhang. opiskelija UC Berkeleystä, Digitaaliset trendit.
”Tähtitiede edustaa tekoälyä suhteellisen tutkimattomana alueena. Tähtitieteilijöiden keräämä erittäin suuri tietomäärä tarjoaa haastavan leikkikentän huipputason AI-radion tähtitieteelliselle tiedolle itsessään. Oppiminen tekoälyn soveltamisesta tällaiseen uuteen dataan on haastavaa ja hedelmällistä. ”
Zhang ja muut tutkijat käyttivät konvoluutiohermoverkkoa paikantamaan nämä nopeat radiopurskeet. Ihmisen aivoja käytettiin mallina tälle algoritmille. Sitä on käytetty myös kraatterien löytämiseen Kuuhun ja mahdollisten maanjäristysten paikantamiseen.
Simuloituja signaaleja käytettiin algoritmin kouluttamiseen tunnistamaan nopeiden radiopurskeiden merkit. Zhang selittää, että tässä vaiheessa he ”päästivät koulutetun verkon irti todellisia signaaleja sisältävistä tiedoista”. Tämä osoittautui 72 signaaliksi, joita ei ollut aiemmin tunnistettu.
Kosmisen tekoälyn tulevaisuus
Tämä vie tutkijat takaisin teorioihin siitä, mistä nämä nopeat radiopurskeet ovat peräisin. Mitä he tarvitsevat tämän tutkimuksen viemiseksi seuraavalle tasolle, on enemmän tietoa ja parannettuja järjestelmiä.
”Nopeat radiopuhallukset ovat viime aikoina löydettyjä tuntemattomia signaaleja tähtitieteessä”, Zhang selitti. ”Kun uusia instrumentteja suunnitellaan heille verkossa, [they’re] hyvin valmiina olemaan yksi tuntemattomista, jotka ratkaistaan seuraavien viiden tai kymmenen vuoden aikana. ”
Yhteiskunta on aina ollut kiinnostunut avaruudesta. Siinä on varmasti hämmennys, mikä johtuu ehkä siitä, että se ei ole loputon. Emme rajoitu vain maapalloon tai edes Linnunradan galaksiin. Se on ääretön, eli on aina uusia asioita, jotka on löydettävä ja koettava.
Ja nyt, kun tekoälyä käytetään sellaisten asioiden löytämiseen, joita aiemmin ei ollut löydetty, näyttää siltä, että se vain lisää mahdollisuuksia siihen, mitä siellä on.
Mitä mieltä olet mahdollisuuksista? Millä muulla tavoin tekoälyä voidaan mielestäsi käyttää avaruusalan tutkimuksessa? Kerro meille, mitä ajattelet näistä mahdollisuuksista alla olevassa kommenttiosassa.