Ouça este artigo...Um algoritmo de aprendizado de máquina projetado para caçar inteligência extraterrestre identificou oito novos sinais de interesse.
O algoritmo, desenvolvido por Peter Xiangyuan Ma, da Universidade de Toronto, no Canadá, e sua equipe, foi treinado para analisar vastos conjuntos de dados de radiotelescópios, procurando especificamente por sinais que não poderiam ter origem terrestre.
O projeto Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI), que inclui a Breakthrough Listen Initiative, vasculhou enormes conjuntos de dados, procurando sinais de civilizações tecnologicamente avançadas em outras partes da galáxia. O desafio está em filtrar as dezenas de milhões de falsos positivos encontrados nesses conjuntos de dados. O algoritmo de aprendizado de máquina desenvolvido por Xiangyuan Ma e sua equipe foi treinado para identificar padrões distintos nos dados, facilitando a identificação de possíveis sinais de interesse.
A equipe usou o algoritmo para analisar 480 horas de observações de 820 estrelas feitas pelo telescópio Robert C. Byrd Green Bank em West Virginia. O algoritmo identificou quase 3 milhões de padrões distintos, que foram então filtrados para apenas 20.515. Após inspeção visual, a equipe identificou oito sinais promissores de interesse.
Esses sinais correspondem a cinco estrelas localizadas entre 30 e 90 anos-luz da Terra. Uma dessas estrelas, HIP 62207, é semelhante ao nosso Sol. No entanto, os sinais não foram persistentes no tempo, desaparecendo quando as estrelas foram reobservadas. Apesar disso, a equipe incentiva novas observações desses alvos.
Este trabalho representa a pesquisa de tecnoassinatura baseada em aprendizado de máquina mais abrangente até o momento. O uso de análises automatizadas como esta tornará os estudos futuros mais gerenciáveis e poderá melhorar nossas capacidades de descobrir outras civilizações. Embora a origem desses sinais permaneça incerta, sua descoberta abre novas possibilidades para a compreensão do universo.
(Fonte)
Colaboração: Gustavo Moraes
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