Машинное обучение подключили к поиску пришельцев У ученых это вызвало скепсис

Студент Торонтского университета Питер Ма выяснил, что раньше машинное обучение применялось к обработке радиосигналов лишь частично — на отдельных этапах общей схемы обработки данных. Он решил позволить нейросети проделать всю работу целиком от начала до конца — и в результате действительно удалось выявить сигналы, до сих пор не обнаруженные традиционными программами.

Нейросеть обработала данные, собранные телескопами в 2016 году — это 480 часов наблюдения за 820 звездами — и выявила восемь сигналов, упущенных предыдущими алгоритмами. Для этого алгоритм отфильтровал все шумы и выделил сигналы, не похожие на результат естественных процессов. По словам Ма, при использовании традиционных алгоритмов компьютер работает по заданными людьми инструкциям и находит только то, что его просят.

Однако ученые попросту не знают, как должны выглядеть сигналы других цивилизаций, и нейросеть как раз пытается этому научиться. Восемь необычных сигналов, найденных при помощи машинного обучения, пока не изучались специалистами, но ученые предполагают, что в них содержатся признаки техносигнатур, то есть сигналы являются «рукотворными» и созданы машинами и механизмами.

В этом материале мы рассказывали, как работают нейросети: