Kecerdasan buatan sekarang menjadi bagian dari pencarian untuk menemukan kehidupan di luar bumi.
Para peneliti telah mengembangkan sistem AI yang mengungguli metode tradisional dalam mencari sinyal alien. Dan hasil awal cukup menarik untuk mengirim para ilmuwan kembali ke teleskop radio mereka untuk melihat kedua kalinya.
Studi tersebut, yang diterbitkan minggu lalu di Nature Astronomy, menyoroti peran penting yang akan dimainkan oleh teknik AI dalam pencarian kecerdasan luar angkasa yang sedang berlangsung.
Tim di balik makalah tersebut melatih AI untuk mengenali sinyal yang tidak dapat dihasilkan oleh proses astrofisika alami. Mereka kemudian memberinya kumpulan data besar lebih dari 150 terabyte data yang dikumpulkan oleh Teleskop Green Bank, salah satu teleskop radio terbesar di dunia, yang terletak di West Virginia.
AI menandai lebih dari 20.000 sinyal yang menarik, dengan delapan menunjukkan karakteristik dari apa yang disebut para ilmuwan sebagai “technosignatures,” seperti sinyal radio yang dapat memberi tahu para ilmuwan tentang keberadaan peradaban lain.
Dalam menghadapi banjir data yang terus meningkat dari teleskop radio, sangat penting untuk memiliki cara yang cepat dan efektif untuk menyortir semuanya.
Di situlah sistem AI bersinar.
Sistem ini dibuat oleh Peter Ma, seorang mahasiswa sarjana di University of Toronto dan penulis utama makalah yang ditulis bersama oleh konstelasi para ahli yang berafiliasi dengan University of Toronto, UC Berkeley dan Breakthrough Listen, sebuah upaya internasional yang diluncurkan pada tahun 2015 untuk mencari tanda-tanda peradaban alien.
Ma, yang belajar sendiri cara membuat kode, pertama kali tertarik pada ilmu komputer di sekolah menengah. Dia mulai mengerjakan proyek yang bertujuan untuk menggunakan data sumber terbuka dan mengatasi masalah data besar dengan pertanyaan yang belum terjawab, khususnya di bidang pembelajaran mesin.
“Saya menginginkan masalah sains yang besar dengan data sumber terbuka dan pertanyaan besar yang belum terjawab,” kata Ma. “Dan menemukan alien itu besar.”
Meskipun awalnya menghadapi beberapa kebingungan dan ketidakpercayaan dari gurunya, Ma terus mengerjakan proyeknya selama sekolah menengah dan tahun pertama kuliahnya, di mana dia menjangkau orang lain dan mendapatkan dukungan dari para peneliti di Universitas Toronto, UC Berkeley dan Terobosan Dengarkan untuk mengidentifikasi sinyal dari peradaban luar angkasa.
Makalah ini menjelaskan metode AI dua langkah untuk mengklasifikasikan sinyal sebagai gangguan radio atau tanda tangan teknologi potensial.
Langkah pertama menggunakan autoencoder untuk mengidentifikasi fitur yang menonjol dalam data. Sistem ini, dibangun menggunakan TensorFlow API, dipercepat oleh empat GPU NVIDIA TITAN X di UC Berkeley.
Langkah kedua memasukkan fitur-fitur tersebut ke pengklasifikasi hutan acak, yang memutuskan apakah suatu sinyal penting atau hanya gangguan.
Sistem AI sangat mahir dalam mengidentifikasi sinyal pita sempit dengan laju penyimpangan tidak nol. Sinyal-sinyal ini jauh lebih fokus dan spesifik daripada fenomena alam dan menunjukkan bahwa mereka mungkin berasal dari sumber yang jauh.
Selain itu, sinyal hanya muncul dalam pengamatan di beberapa wilayah langit, bukti lebih lanjut tentang asal usul angkasa.
Untuk melatih sistem AI, Ma menyisipkan sinyal simulasi ke dalam data aktual, memungkinkan autoencoder mempelajari apa yang harus dicari. Kemudian para peneliti memberi AI lebih dari 150 terabyte data dari 480 jam pengamatan di Teleskop Green Bank.
AI mengidentifikasi 20.515 sinyal minat, yang harus diperiksa oleh para peneliti secara manual. Delapan di antaranya memiliki karakteristik technosignatures dan tidak dapat dikaitkan dengan interferensi radio.
Para peneliti kemudian kembali ke teleskop untuk melihat sistem asal kedelapan sinyal tersebut, tetapi tidak dapat mendeteksinya kembali.
“Delapan sinyal tampak sangat mencurigakan, tetapi setelah kami melihat lagi target dengan teleskop kami, kami tidak melihatnya lagi,” kata Ma. “Sudah hampir lima sampai enam tahun sejak kami mengambil data, tapi kami masih belum melihat sinyalnya lagi. Jadikan itu apa yang Anda mau.
Yang pasti, karena mereka tidak memiliki sinyal nyata dari peradaban luar angkasa, para peneliti harus mengandalkan sinyal simulasi untuk melatih model mereka. Para peneliti mencatat bahwa ini dapat menyebabkan artefak pembelajaran sistem AI yang tidak ada.
Tetap saja, Cherry Ng, salah satu rekan penulis makalah, menunjukkan bahwa tim tersebut memiliki ide bagus tentang apa yang harus dicari.
“Contoh klasik teknologi buatan manusia dari luar angkasa yang telah kami deteksi adalah Voyager,” kata Ng, yang mempelajari semburan radio cepat dan pulsar, dan saat ini berafiliasi dengan Pusat Penelitian Ilmiah Nasional Prancis, yang dikenal sebagai CNRS.
“Algoritme pembelajaran mesin Peter mampu menghasilkan sinyal-sinyal ini yang mungkin dikirim atau tidak dikirim oleh alien,” katanya.
Dan meskipun alien belum ditemukan — studi ini menunjukkan potensi AI dalam penelitian SETI dan pentingnya menganalisis data dalam jumlah besar.
“Kami berharap dapat memperluas kapasitas dan algoritme pencarian ini ke jenis pengaturan teleskop lainnya,” kata Ma, menghubungkan upaya tersebut dengan kemajuan yang dibuat di berbagai bidang berkat AI.
Akan ada banyak kesempatan untuk melihat apa yang bisa dilakukan oleh AI.
Meskipun ada upaya sejak tahun 60-an, hanya sebagian kecil bintang di Bima Sakti yang telah dipantau, kata Ng. Namun, dengan kemajuan teknologi, para astronom kini dapat melakukan lebih banyak pengamatan secara paralel dan memaksimalkan hasil ilmiah mereka.
Bahkan data yang sudah terkumpul, seperti data Green Bank, belum bisa dicari secara menyeluruh, jelas Ng.
Dan dengan teleskop radio generasi berikutnya, termasuk MeerKAT, Very Large Array (VLA), Square Kilometer Array, dan generasi berikutnya VLA (ngVLA) yang mengumpulkan data dalam jumlah besar untuk mencari kecerdasan ekstraterestrial, penerapan AI akan semakin meningkat. penting untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh banyaknya volume data.
Jadi akankah kita menemukan sesuatu?
“Saya skeptis tentang gagasan bahwa kita sendirian di alam semesta,” kata Ma, menunjuk pada terobosan selama dekade terakhir yang menunjukkan bahwa planet kita tidak seunik yang pernah kita pikirkan. “Apakah kita akan menemukan sesuatu tergantung pada sains dan keberuntungan untuk memverifikasi, tapi saya yakin sangat naif untuk percaya bahwa kita sendirian.”
Kredit Gambar: NASA, JPL-Caltech, Susan Stolovy (SSC/Caltech) dkk.
Buat seperti itu kita https://sf-serbia.com/ menyediakan web site ini terhadap para pengagum togel hongkong. Sebab kita tetap membagikan hasil https://hopelessmaine.com/ hk tercepat serta terakurat alhasil para pemeran tidak perlu menunggu lama terhadap jam 23. 00 wib. Kemudian, bersama dengan hasil pengeluaran hk yang kita bagikan pada para pemeran tentu saja hasil itu kami ambil langsung dari situs sah hongkongpools. Karena kita membawa koneksi berasal dari situs hongkongpools https://yeclanodeportivo.com/ bersama dengan tiap pemberitahuan hasil pengeluaran hk udah berkunjung hingga bagan data hk yang diatas
