ИА «Ореанда-Новости» Сайт New-Science.ru сообщил, что команда исследователей из Университета Торонто в ходе 480-часового наблюдения с помощью телескопа имени Роберта К. Берда в Грин-Бэнке обнаружила 8 потенциальных инопланетных техносигнатур. Информация с телескопа была обработана специальным алгоритмом, позволяющим отличать сигналы из космоса от земных помех.

Начиная с 1960-х годов, когда была запущена программа SETI, учёные разных стран пытаются поймать инопланетные техносигнатуры. Питер Ма, исследователь из Университета Торонто и первый автор исследования, описывающего открытие целого ряда сигналов, заявил, что уже в течение 60 лет специалисты изучают «космический шум» в надежде засечь техногенные следы. Считается, что инопланетная цивилизация, будь она в звёздных окрестностях нашего Солнца, непременно дала бы о себе знать посредством радиопередач и излучений. Несмотря на отдалённость больших радиотелескопов от городов, влияние цивилизационных помех на космические исследования неустранимо, поэтому учёные решили смоделировать алгоритмы космических техносигнатур и земных помех с их последующим внедрением в программу искусственного интеллекта. Было проанализировано 150 терабайт данных, полученных с телескопа Грин-Бэнк Observatory, что позволило обнаружить 8 неизвестных, алгоритмически техногенных, сигналов из планетных систем пяти звёзд в Млечном Пути.

Предложенная схема сделала настоящий прорыв в поиске инопланетных сигналов, так как главной проблемой SETI до сих пор было общее отсечение фоновых помех Земли, считавшееся недостаточно эффективным. Применение искусственного интеллекта в сочетании с разработанными алгоритмами привело к выявлению сигналов в ранее уже просмотренном материале, где старые методики не обнаружили ничего интересного. Исследователи использовали контролируемый и неконтролируемый тип машинного обучения для создания новой алгоритмики работы искусственного интеллекта. Суть заключается в использовании контролируемого обучения для осуществления методов неконтролируемого обучения, что было названо «полуконтролируемым способом». Это позволило лучше выявлять скрытые закономерности в данных при низком проценте «ложных срабатываний». Доктор Стив Крофт, научный сотрудник проекта Breakthrough Listen на телескопе в Грин-Бэнк, отметил, что найденные сигналы проявляются только тогда, когда телескоп направлен на звезду-источник в отличие от помех, которые звучат везде, при этом сигнал может менять частоту и появляться в стороне от телескопа. Однако, повторные наблюдения окрестностей звёзд с техносигнатурами не подтвердили повторяемости в морфологии сигналов.

Даже если исследователи установят, что найденные сигналы не исходят от разумной формы жизни, применённый ими революционный метод позволяет значительно ускорить и оптимизировать программу SETI, с помощью машинного обучения научив искусственный разум отсечению земных фонов и диапазонному поиску определённых сигналов в космосе, о чём специалисты написали в журнале Nature Astronomy. Доктор Черри Нг, научный сотрудник Института астрономии и астрофизики Данлапа при Университете Торонто и соавтор статьи, сообщил, что применённый метод на порядки улучшит эффективность поиска внеземных сигналов, особенно если применить его на современной технике телескопов MeerKAT и Square Kilometre Array (строительство которого планируется завершить к 2028 году) или VLA следующего поколения (ngVLA). Поиск внеземной жизни в космосе в таком случае можно будет качественно расширить до миллионов звёзд.

Владимир Мозалевский, ИА «Ореанда Новости»