אחד הפרויקטים המדעיים הגדולים של זמננו הוא החיפוש אחר אינטליגנציה מחוץ לכדור הארץ או SETI - החיפוש אחר עדויות לתרבויות טכנולוגיות מתקדמות במקומות אחרים בגלקסיה. הביטוי הנוכחי של המאמץ הזה הוא Breakthrough Listen, המשתמש בטלסקופים רדיו כדי לחפש אותות שלא יכולים להיות ממקור ארצי.
האתגר הגדול במאמץ הזה הוא סריקת מערכי נתונים מסיביים - מאות שעות של נתונים בתדרים רבים. חוקרים מצאו עשרות מיליוני תוצאות חיוביות שגויות במערך הנתונים הללו ולכן ישמחו מאוד לדרך מהירה יותר לסנן את העשבים השוטים.
מכונת SETI
כעת פיטר שיאנגיואן מא (Peter Xiangyuan Ma) מאוניברסיטת טורונטו בקנדה, ועמיתיו, הכשירו אלגוריתם למידת מכונה שיעשה את העבודה. ובהפעלת המכונה בקצב שלה, הצוות אומר שהיא עזרה לזהות 8 אותות מעוררי עניין שראויים למעקב נוסף.
מאפיין אחד של אות מכוכב רחוק הוא שניתן לתפוס אותו רק כאשר טלסקופ רדיו מכוון ישירות אליו. כוון של הטלסקופ הצידה והאות אמור להיעלם. לעומת זאת, רוב ההפרעות הארציות דולפות לתצפיות ללא קשר לכיוון אליו הטלסקופ מצביע. אז אסטרונומים פיתחו טכניקה שנקראת "החלפת מיקום" (“position switching”) שבה, במהלך תצפית, טלסקופ הרדיו סורק חלק מסוים של השמים למשך מספר שניות, ואז מסיט את כיוונו, ואז ממשיך בסריקה שלו, ואז מסיט את כיוונו וכן הלאה.
קדנצות אלה מייצרות דפוסים ייחודיים של נתונים. כל אות מכוכב מרוחק מופיע רק בסריקות "על המקור", בעוד שההפרעה הארצית צריכה להופיע בכל הסריקות. זה הופך את התוצאות השגויות הללו לקלות יחסית לזהוי. הטריק ששיאנגיואן מא ועמיתיו שיכללו הוא ללמד מערכת למידת מכונה לזהות את הדפוסים הייחודיים הללו בקדנצות. הם השתמשו באלגוריתם שלהם כדי לנתח 480 שעות של תצפיות על 820 כוכבים שנקלטו על ידי טלסקופ גרין בנק (Green Bank Telescope) במערב וירג'יניה. זה בא בצורה של יותר מ-1000 קדנצות שיצרו כ-115 מיליון חלונות של נתונים לניתוח.
בערימת שחת זו, האלגוריתם מצא כמעט 3 מיליון דפוסים ייחודיים, שסינון נוסף הפחית ל-20,515 בלבד. "בבדיקה ויזואלית, אנו מזהים 8 אותות מבטיחים מעוררי עניין", אומר הצוות.
אנלוג סולארי
האותות הללו תואמים לחמישה כוכבים הממוקמים בין 30 ל-90 שנות אור מכדור הארץ. אחד מהם הוא כוכב דמוי שמש בשם HIP 62207. הצוות צפה מחדש בכוכבים הללו אך לא ראה שוב את אותם האותות. "זה מראה שלא משנה מה האופי האמיתי של האותות האלה, הם לא מתמשכים לאורך זמן", הם אומרים.
זו עבודה מעניינת שפורצת את הגבולות של מה שאפשרי עם SETI. "עבודה זו מייצגת את החיפוש המקיף ביותר מבוסס למידת מכונה עד כה, ומשפרת את העבודה הקודמת על ידי מציאת אותות מעוררי עניין שלא זוהו קודם לכן", אומרים שיאנגיואן מא ועמיתיו.
סוגים אלה של ניתוחים אוטומטיים אמורים להפוך מחקרים עתידיים לניתנים יותר לניהול ולשפר את היכולות לגילוי ציוויליזציות אחרות. נכון לעכשיו, הצוות לא הגיע למסקנה לגבי מקורם של האותות מעוררי העניין. אבל ברור שהם ראויים ליותר תשומת לב. "אנו מעודדים תצפיות חוזרות נוספות ביעדים הללו", הם אומרים.
מקור: discovermagazine
