Zamanımızın en büyük bilimsel projelerinden biri Dünya Dışı Zeka Arayışı veya SETI’dir – galaksinin başka yerlerinde teknolojik olarak gelişmiş uygarlıklara dair kanıt avı. Bu çabanın şu anki tezahürü, karasal bir kökene sahip olamayacak sinyalleri aramak için radyo teleskoplarını kullanan Çığır Açan Dinleme Girişimidir.
Bu çabadaki en büyük zorluk, devasa veri kümelerini (birden fazla frekansta yüzlerce saatlik verileri) taramaktır. Araştırmacılar bu veri kümelerinde on milyonlarca yanlış pozitif buldular ve bu nedenle yabani otları filtrelemenin daha hızlı bir yolunu çok isterler.
makine seti
Kanada’daki Toronto Üniversitesi’nden Peter Xiangyuan Ma ve meslektaşları, bunun yerine işi yapması için bir makine öğrenimi algoritması eğitti. Ekip, makineyi test ederken, daha fazla takip edilmesi gereken 8 ilgi sinyalinin belirlenmesine yardımcı olduğunu söylüyor.
Uzak bir yıldızdan gelen bir sinyalin bir özelliği, yalnızca bir radyo teleskopu doğrudan ona doğrultulduğunda gözlemlenebilir olmasıdır. Teleskopu uzağa doğrultun ve sinyal kaybolmalıdır. Buna karşılık, karasal parazitlerin çoğu, teleskopun yönüne bakmaksızın gözlemlere sızar.
Bu nedenle gökbilimciler, bir gözlem sırasında radyo teleskobunun gökyüzünün belirli bir bölümünü birkaç saniye taradığı, sonra başka tarafa baktığı, ardından taramaya devam ettiği, sonra başka tarafa baktığı ve bunun böyle devam ettiği “konum değiştirme” adı verilen bir teknik geliştirdiler.
Bu kadanslar, farklı veri modelleri üretir. Uzak bir yıldızdan gelen herhangi bir sinyal yalnızca “kaynakta” taramalarda görünürken, karasal girişim tüm taramalarda görünmelidir. Bu, bu yanlış pozitiflerin tespit edilmesini nispeten kolaylaştırır.
Xiangyuan Ma ve ekibinin mükemmelleştirdiği hüner, bir makine öğrenme sistemine kadanslardaki bu ayırt edici kalıpları tespit etmeyi öğretmektir.
Batı Virginia’daki Robert C. Byrd Green Bank Teleskopu tarafından alınan 820 yıldızın 480 saatlik gözlemini analiz etmek için algoritmalarını kullandılar. Bu, analiz edilecek yaklaşık 115 milyon veri penceresi oluşturan 1000’den fazla kadans biçiminde geldi.
Bu samanlıkta, algoritma neredeyse 3 milyon farklı model buldu ve daha fazla filtreleme sadece 20.515’e düştü. Ekip, “Görsel bir incelemenin ardından, umut verici 8 ilgi sinyali belirledik” diyor.
Solar Analog
Bu sinyaller, Dünya’dan 30 ila 90 ışıkyılı uzaklıkta bulunan beş yıldıza karşılık gelir. Bunlardan biri de HIP 62207 adlı güneş benzeri bir yıldız. Ekip bu yıldızları yeniden gözlemledi ancak aynı sinyalleri bir daha görmedi. “Bu, bu sinyallerin gerçek doğası ne olursa olsun, zaman içinde kalıcı olmadıklarını gösteriyor” diyorlar.
SETI ile mümkün olanın sınırlarını zorlayan ilginç bir çalışma. Xiangyuan Ma ve ekibi, “Bu çalışma, bugüne kadarki en kapsamlı makine öğrenimi tabanlı tekno-imza aramasını temsil ediyor ve daha önce tespit edilmemiş ilgili sinyalleri bularak önceki çalışmayı geliştiriyor” diyor.
Bu tür otomatik analizler, gelecekteki çalışmaları daha yönetilebilir hale getirmeli ve diğer medeniyetleri keşfetmek için yetenekleri geliştirmelidir.
Şu an için ekip, ilgilenilen sinyallerin kaynağı hakkında bir sonuca varamadı. Ama açıkça daha fazla ilgiyi hak ediyorlar. “Bu hedeflerin daha fazla yeniden gözlemlenmesini teşvik ediyoruz” diyorlar.
Ref: 820 Yakın Yıldızın Teknoloji İmzaları İçin Derin Öğrenme Araştırması: arxiv.org/abs/2301.12670
Kaynak : https://www.discovermagazine.com/the-sciences/ai-hunt-for-extraterrestrial-intelligence-finds-8-promising-signals