Kunstig intelligens infiltrerer mange videnskabelige områder, herunder astronomi og søgen efter intelligent liv i universet kendt som SETI.
I en ny undersøgelse anvendte forskere ved Breakthrough Listen, et SETI-projekt ledet af University of California i Berkeley, USA, maskinlæringsalgoritmer til at opdage 72 nye hurtige radioudbrud fra en mystisk kilde omkring 3 milliarder lysår fra Jorden. …
Hurtige radioudbrud er kraftige pulser af radioemissioner på kun et par millisekunder i varighed, som menes at stamme fra fjerne galakser. Kilderne til denne stråling er imidlertid stadig ukendt for forskere. De foreslåede forklaringer på disse mystiske blusser i radioområdet spænder fra neutronstjerner med magtfulde magnetiske felter, angrebet af jetfly i nærheden af sorte huller, til versioner, der inkluderer ideen om teknisk avancerede civilisationer, der sender os deres signaler.
I det nye arbejde udviklede et team ledet af UC Berkeley ph.d.-studerende Gerry Zhang med succes en ny, kraftfuld maskinlæringsalgoritme og anvendte den til at studere FRB 121102, en unik begivenhed med flere, gentagne radio bursts optaget i 2012 med et teleskop Green Bank, der ligger i West Virginia, USA. Brug af denne nye algoritme gjorde det muligt for teamet at opdage yderligere 72 hurtige radioudbrud, der ikke tidligere var blevet detekteret. Som et resultat er det samlede antal detekterede hurtige radioudbrud af FRB 121102-hændelsen nu 300 fakler.
Disse resultater hjalp også Zhangs team med at indføre nye begrænsninger for hyppigheden af hurtige radioudbrud - arbejdet viste, at der ikke er nogen periodicitet i ankomsten af pulser, i det mindste i perioder længere end 10 millisekunder.
Undersøgelsen accepteres til offentliggørelse i Astrophysical Journal.