AI助力SETI项目发现外星生命新线索！

AI助力SETI项目发现外星生命新线索！

引用

国家地理nationalgeographic

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来源

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https://www.nationalgeographic.com/science/article/ai-space-planets-alien-life

2.

https://blogs.nvidia.com/blog/seti-institute-ai-fast-radio-bursts/

3.

https://www.seti.org/history-seti-institute

4.

https://www.seti.org/press-release/will-machine-learning-help-us-find-extraterrestrial-life

5.

https://www.seti.org/seti-research

6.

https://interactive.satellitetoday.com/trends-and-applications-of-ai-in-space/

7.

https://www.seti.org/faq

8.

https://www.utoronto.ca/news/something-out-there-how-u-t-undergrad-uses-ai-search-aliens

2023年1月，多伦多大学本科生Peter Ma领导的研究团队发表了一项令人振奋的发现：通过深度学习技术重新分析SETI项目的150TB数据，他们发现了八个新的兴趣信号。这些信号可能来自外星文明，为人类寻找外星生命提供了新的希望。

SETI项目的背景

SETI项目（搜寻地外文明计划）始于1984年，是一个致力于寻找外星智慧生命的非营利研究机构。项目通过射电望远镜监听宇宙信号，寻找可能存在的外星文明。SETI项目得到了NASA等机构的支持，吸引了众多科学家参与。项目创始人Tom Pierson和Jill Tarter等人，以及Carl Sagan等知名科学家都曾为SETI的发展做出重要贡献。

AI技术的应用

随着望远镜技术的进步，天文学家面临着前所未有的数据处理挑战。例如，智利的Vera C. Rubin天文台计划于2025年开始运行，它将每三天拍摄一次整个天空，每年产生3.2亿像素的图像，预计每年将捕捉到100万个超新星和数万个天体的数据。这样的数据量是传统分析方法无法处理的。

NASA的机器学习科学家Hamed Valizadegan曾尝试将AI应用于宇航员视网膜血管图像分析。他发现，现代天文学已经达到了一个瓶颈，传统的超精确建模和模拟方法已经无法满足需求。AI的出现为解决这一问题提供了新的可能。

最新发现的意义

Peter Ma团队的研究发表在《自然·天文学》上，他们使用深度学习技术重新分析了2017年Green Bank望远镜收集的数据。这些数据最初被经典方法分析过，但未发现任何有意义的信号。然而，通过AI的重新分析，研究团队发现了八个具有潜在意义的信号。

这些信号具有以下特征：

1. 窄带信号：频谱宽度非常窄，仅在几千赫兹范围内
2. 非自然来源：与已知的自然天体物理现象不符
3. 重复性：在多个观测时段中重复出现

虽然这些信号还需要进一步验证，但它们的发现展示了AI在天文学数据分析中的强大能力。Peter Ma表示：“我们正在将这一搜索扩展到100万颗恒星，使用MeerKAT望远镜进行更深入的探索。我们相信，这样的工作将帮助我们加快发现的步伐。”

未来展望

AI技术的引入正在改变天文学的研究方式。它不仅能够处理前所未有的数据量，还能够发现传统方法可能遗漏的微弱信号。随着技术的不断发展，AI有望在未来的外星生命搜索中发挥越来越重要的作用。

正如SETI项目首席科学家Jill Tarter所说：“我们正在进入一个新时代，AI将成为我们探索宇宙的重要工具。它将帮助我们更快地找到答案，也许有一天，我们会发现我们并不孤单。”

这项研究展示了现代机器学习方法在天文学数据分析中的强大能力，进一步推动了人类对宇宙奥秘的探索。