La inteligencia artificial está invadiendo muchos campos, más recientemente la astronomía y la búsqueda de vida inteligente en el universo, o SETI.
Los investigadores de Breakthrough Listen, un proyecto SETI dirigido por la Universidad de California, Berkeley, ahora han utilizado el aprendizaje automático para descubrir 72 nuevas ráfagas de radio rápidas de una fuente misteriosa a unos 3 mil millones de años luz de la Tierra.
Las ráfagas de radio rápidas son pulsos brillantes de emisión de radio de apenas milisegundos de duración, que se cree que se originan en galaxias distantes. Sin embargo, la fuente de estas emisiones aún no está clara. Las teorías van desde estrellas de neutrones altamente magnetizadas destruidas por corrientes de gas de un negro supermasivo cercanoagujero, a las sugerencias de que las propiedades de explosión son consistentes con las firmas de tecnología desarrolladas por una civilización avanzada.
"Este trabajo es emocionante no solo porque nos ayuda a comprender el comportamiento dinámico de las ráfagas de radio rápidas con más detalle, sino también por la promesa que muestra de utilizar el aprendizaje automático para detectar señales perdidas por algoritmos clásicos", dijo Andrew Siemion,director del Centro de Investigación SETI de Berkeley e investigador principal de Breakthrough Listen, la iniciativa para encontrar signos de vida inteligente en el universo.
Breakthrough Listen también está aplicando el exitoso algoritmo de aprendizaje automático para encontrar nuevos tipos de señales que podrían provenir de civilizaciones extraterrestres.
Si bien la mayoría de las ráfagas de radio rápidas son únicas, la fuente aquí, FRB 121102, es única en la emisión de ráfagas repetidas. Este comportamiento ha llamado la atención de muchos astrónomos con la esperanza de precisar la causa y la física extrema involucrada en las ráfagas de radio rápidas.
El algoritmo de IA extrajo las señales de radio de los datos que se registraron durante un período de cinco horas el 26 de agosto de 2017 por el Green Bank Telescope en Virginia Occidental. Un análisis anterior de los 400 terabytes de datos empleó algoritmos informáticos estándar paraidentifique 21 estallidos durante ese período. Todos fueron vistos dentro de una hora, lo que sugiere que la fuente alterna entre períodos de inactividad y actividad frenética, dijo el investigador postdoctoral de Berkeley SETI, Vishal Gajjar.
El estudiante de doctorado de la Universidad de Berkeley, Gerry Zhang y sus colaboradores desarrollaron posteriormente un nuevo y poderoso algoritmo de aprendizaje automático y volvieron a analizar los datos de 2017, encontrando 72 ráfagas adicionales no detectadas originalmente. Esto lleva el número total de ráfagas detectadas de FRB 121102 aalrededor de 300 desde que se descubrió en 2012.
"Este trabajo es solo el comienzo del uso de estos poderosos métodos para encontrar transitorios de radio", dijo Zhang. "Esperamos que nuestro éxito pueda inspirar otros esfuerzos serios en la aplicación del aprendizaje automático a la radioastronomía".
El equipo de Zhang utilizó algunas de las mismas técnicas que utilizan las empresas de tecnología de Internet para optimizar los resultados de búsqueda y clasificar las imágenes. Entrenaron un algoritmo conocido como red neuronal convolucional para reconocer las explosiones encontradas por el método de búsqueda clásico utilizado por Gajjar y sus colaboradores, y luegodéjelo suelto en el conjunto de datos para encontrar ráfagas que el enfoque clásico omitió.
Los resultados han ayudado a imponer nuevas restricciones a la periodicidad de los pulsos del FRB 121102, lo que sugiere que los pulsos no se reciben con un patrón regular, al menos si el período de ese patrón es más largo de aproximadamente 10 milisegundos. Así como los patronesde los pulsos de los púlsares han ayudado a los astrónomos a restringir los modelos informáticos de las condiciones físicas extremas en tales objetos, las nuevas mediciones de FRB ayudarán a determinar qué poderes tienen estas fuentes enigmáticas, dijo Siemion.
"Ya sea que los FRB en sí mismos eventualmente resulten ser firmas de tecnología extraterrestre, Breakthrough Listen está ayudando a ampliar las fronteras de un área nueva y de rápido crecimiento de nuestra comprensión del Universo que nos rodea", agregó.
Los nuevos resultados se describen en un artículo aceptado para publicación en El diario astrofísico y disponible para descargar desde el sitio web Breakthrough Listen http://breakthroughinitiatives.org/initiative/1 .
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - Berkeley . Original escrito por Robert Sanders. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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