Проект з пошуку позаземного життя Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI) Institute перейшов на використання масових технологій для своєї роботи. Одне зі свіжих нововведень – використання технології машинного навчання від Nvidia та Google. Штучний інтелект уже допоміг відкрити минулої осені найбільший масив даних.
«Я спершу не повірив, але згодом це виявилося правдою, – каже директор дослідницького центру SETI Андрю Сієміон. – Фактично набагато довше було писати наукову статтю та провести її через рецензентів».
Фахівці SETI займаються тим, що шукають можливі сигнали від інопланетних цивілізацій. «Швидкі радіосплески є одним із найбільш захопливих джерел, про які знають астрономи, – говорить Сієміон. – Ми відкрили їх лише 10 років тому. Ми знаємо близько 50 таких джерел, і одне з них повторюється. Наскільки ми знаємо, це єдине джерело, що поводиться таким чином. Дехто вважає, що джерелом цього сигналу може бути якась технологія».
SETI шукає позаземні сигнали за допомогою великих телескопів по всій планеті. Ці інструменти здатні видавати сотні гігабайтів даних на секунду. Петабайти інформації зберігаються в базі даних SETI Breakthrough Listening. Аналізувати ці відомості та шукати в них аномалії тепер допомагає штучний інтелект.
Минулої осені науковці зафіксували 21 швидкий радіосплеск. Увесь процес тривав близько шести годин, і його зафіксував телескоп Green Bank у штаті Західна Вірджинія в США. Місяць потому алгоритм, який розробив нещодавно найнятий студент, знайшов у базі даних SETI ще 72 радіосплески. зробивши це найбагатшим набором даних, який SETI коли-небудь фіксував.
У SETI, яка є неприбутковою організацією, кажуть, що використання стандартних технічних засобів дозволяє зменшити затрати та тримати інфраструктуру сучасною. Традиційно, каже, Сієміон, в астрономії створювали для телескопів індивідуальні інструменти, що потребувало кілька років. Через це обладнання телескопів виявлялося застарілим, коли наставав час ним користуватися.
«Ми маємо близько півдесятка штатних працівників в групі у Берклі, – каже Сієміон. – Це точно недостатня кількість людей для розробки з нуля нейромережі машинного навчання та алгоритмів аналізу. Можливість використати стандартні алгоритми та програмні засоби дозволяє нам робити більше відкриттів. Можливо, деякі сигнали від позаземного життя заховані в нашій базі даних і очікують, щоб їх помітили».
