Hledání mimozemského života

Hledání mimozemského života je po desetiletí předmětem vědeckého bádání a fascinace veřejnosti. Vědci se pomocí různých metod, jako je studium jiných planet a měsíců v naší vlastní Sluneční soustavě, analýza signálů ze vzdálených hvězd a hledání biologických podpisů v atmosférách exoplanet, snaží odpovědět na otázku, zda jsme ve vesmíru sami. Navzdory probíhajícím pátráním a objevům zůstává otázka, zda existuje život mimo Zemi, jednou z největších záhad naší doby a nadále inspiruje a fascinuje vědce i širokou veřejnost.

Techniky strojového učení odhalily dříve nepovšimnuté signály zájmu v analyzovaných souborech dat. Hledání technologicky pokročilého mimozemského života vyvolává otázku: „Kde jsou? Odpověď často spočívá v rozlehlosti Galaxie a omezeném rozsahu našeho pátrání. Navíc zastaralé algoritmy z počátků výpočetní techniky nemusí být efektivní při zpracování dnešních masivních datových souborů o velikosti petabajtů.“

Nedávná studie publikovaná v Nature Astronomy, kterou vedl vysokoškolský student University of Toronto Peter Ma a výzkumníci z institutu SETI, Breakthrough Listen a dalších vědeckých institucí, využila strojového učení k analýze dříve studovaného souboru dat blízkých hvězd. Tento nový přístup odhalil osm dříve neobjevených signálů zájmu.

„Celkem jsme prohledali 150 TB dat o 820 blízkých hvězdách na datovém souboru, který byl dříve prohledán v roce 2017 klasickými technikami, ale byl označen jako postrádající zajímavé signály,“ řekl Peter Ma, hlavní autor studie. „Dnes rozšiřujeme toto hledání na 1 milion hvězd pomocí dalekohledu MeerKAT. Věříme, že taková práce pomůže urychlit činnost, kterou jsme schopni objevovat v našem velkém úsilí odpověď na otázku: Jsme ve vesmíru sami?“

Hledání mimozemské inteligence (SETI) pátrá po důkazech mimozemské inteligence tím, že se snaží odhalit techno-podpisy nebo důkazy o technologii, kterou mohly vyvinout mimozemské civilizace. Nejběžnější technikou je vyhledávání rádiových signálů. Rádio je skvělý způsob, jak posílat informace na neuvěřitelné vzdálenosti mezi hvězdami; rychle prochází prachem a plynem, které prostupují prostor, a děje se tak rychlostí světla (asi 20 000krát rychlejší než naše současné nejlepší rakety). Mnoho úsilí SETI používá antény k odposlechu jakýchkoli rádiových signálů, které mohou mimozemšťané vysílat.

Tato studie znovu prozkoumala data pořízená teleskopem Green Bank v Západní Virginii jako součást kampaně Breakthrough Listen, která zpočátku neuváděla žádné cíle zájmu. Cílem bylo aplikovat nové techniky strojového učení na klasický vyhledávací algoritmus, aby bylo dosaženo rychlejších a přesnějších výsledků. Po spuštění nového algoritmu a ručním opětovném prozkoumání dat za účelem potvrzení výsledků měly nově detekované signály několik klíčových vlastností:

1. Signály byly úzkopásmové, což znamená, že měly úzkou spektrální šířku, řádově jen několik Hz. Signály způsobené přírodními jevy bývají širokopásmové.
2. Signály měly nenulovou rychlost posunu, což znamená, že signály měly sklon. Takové sklony by mohly naznačovat, že původ signálu měl určité relativní zrychlení vůči našim přijímačům.
3. Signály se objevily v pozorováních se zapnutým zdrojem a nikoli v pozorováních ze zdroje OFF. Pokud signál pochází z určitého nebeského zdroje, objeví se, když namíříme dalekohled směrem k cíli, a zmizí, když se podíváme jinam. Lidské rádiové rušení se obvykle vyskytuje při pozorováních ZAPNUTO a VYPNUTO, protože zdroj je blízko.

Cherry Ng, astronomka z institutu SETI a Francouzského národního centra pro vědecký výzkum, řekla: „Tyto výsledky dramaticky ilustrují sílu aplikace moderních metod strojového učení a počítačového pohledu na datové výzvy v astronomii, což vede jak k nové detekci, tak i k vyššímu výkonu. Aplikace těchto technik ve velkém měřítku bude transformační pro vědu o rádiových techno-signaturách.“

Zatímco opětovné zkoumání těchto nových zájmových cílů má ještě vést k opětovné detekci těchto signálů, tento nový přístup k analýze dat může výzkumníkům umožnit efektivněji porozumět datům, která shromažďují a rychle jednat, aby znovu prozkoumali cíle. Ma a jeho poradkyně Cherry Ng se těší na rozšíření tohoto algoritmu v systému COSMIC institutu SETI.

Od zahájení experimentů SETI v roce 1960 projektem Franka Drakea Ozma na observatoři Greenbank, kde se nyní nachází dalekohled použitý v této nejnovější práci, umožnil technologický pokrok výzkumníkům shromáždit více dat než kdykoliv dříve. Tento obrovský objem dat vyžaduje nové výpočetní nástroje pro rychlé zpracování a analýzu těchto dat, aby bylo možné identifikovat anomálie, které by mohly být důkazem mimozemské inteligence. Tento nový přístup strojového učení je průlomem ve snaze odpovědět na otázku „Jsme ve vesmíru sami?“

Zdroj: https://scitechdaily.com/the-search-for-extraterrestrial-life-machine-learning-uncovers-previously-undetected-signals-of-interest/

autor: František Martinek