外星人工智能
在太空中搜尋地球以外的生命意味著要花費大量的時間將信號與噪音區分開來。幸運的是，人工智能尤其擅長此道。
在天體物理學雜誌的一項新研究中，研究人員描述了他們如何使用以前從快速無線電脈衝(FRBs)收集的數據，這是一種來自數十億光年之外的神秘脈衝，用來訓練神經網絡，在已經收集到的數據中找到更多的數據。
真相只有一個
FRBs，也被稱為“宇宙口哨聲”，是來自於深空的強大的、短脈衝的能量脈衝。科學家們不知道他們從何而來，但是有一些理論——它們可以由磁化的中子星和黑洞產生，也可以是來自外星社會的傳播。
FRBs是如此的簡短，以至於手工檢測都是乏味的。所以說人工智能有幫助是有道理的。
首先，加州大學伯克利分校的研究人員對他們的算法進行了訓練，用之前記錄的脈衝來檢測FRB。然後，他們把它投入工作，給它提供5個小時的無線電活動，這些活動是從天空中收集的，這些數據通常會返回FRB的數據。在該數據中，該算法識別出了72個新的FRB，使得從該單一來源獲得的數字達到了300。
新發現
“這項工作是激動人心的,不僅僅因為它幫助我們理解快速詳細無線電脈衝的動態行為,還因為承諾了使用機器學習錯過了經典算法來檢測信號,”SETI研究中心主任和首席研究員安德魯•西蒙伯克利在論文中寫道。
伯克利大學的研究小組認為，這些信息可以幫助天文學家們瞭解FRB的來源。他們還希望它能激勵其他人去尋找將人工智能應用於射電天文學的方法。
雖然吧，這個是不是外星人的信號移動哨兵還說不好，但是AI的強大已經在航空領域得到了充分的體現，能夠接收和聽到數億年前的聲音，不管怎樣，都是一種幸運。
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