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Inteligencia artificial descubre 72 señales de radio de origen desconocido

14 Setiembre 2018

Los investigadores han usado herramientas de Inteligencia Artificial para descubrir 72 ráfagas de radio misteriosas provenientes de una fuente que se encuentra a tres mil millones de años luz de distancia. La fuente de estas emisiones aún no está clara, sin embargo.

La mayoría de las FRB analizadas han emitido solo una descarga de ráfagas rápidas de radio, pero en la FRB 121102 este fenómeno se ha repetido en varias ocasiones.

Las teorías contemplan desde estrellas de neutrones altamente magnetizadas emitidas por las corrientes de gas de un agujero negro supermasivo cercano, hasta la idea de que pueda tratarse de firmas de tecnología desarrolladas por una civilización avanzada.

Breakthrough Listen también está aplicando un exitoso algoritmo de aprendizaje automático para encontrar nuevos tipos de señales que podrían provenir de civilizaciones extraterrestres.

Este comportamiento ha llamado la atención de muchos astrónomos, quienes esperan encontrar la causa y descubrir las leyes que gobiernan las ráfagas de radio rápidas.

Por eso el 26 de agosto de 2017 desde el SETI señalaron el Telescopio Green Bank en West Virginia en su ubicación durante cinco de estos fenómenos, según Gizmodo. Todos fueron vistos en una hora, lo que sugiere que la fuente alterna entre periodos de inactividad y actividad frenética, según indica el investigador postdoctoral de Berkeley SETI, Vishal Gajjar. En total, desde que FRB 121102 se descubrió en 2012, se han descubierto ahí 300 de estos estallidos rápidos.

Un estudiante de doctorado por la Universidad de California en Berkeley, Gerry Zhang, desarrolló el algoritmo usado para examinar los datos, en los que otro investigador ya había identificado 21 FRBs.

Es uno de los pocos casos de aplicación de aprendizaje de máquinas en 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. Pero en este trabajo, sus autores entrenaron un algoritmo conocido como 'red neuronal convolucional', que facilita el reconocimiento de las ráfagas rápidas de radio. Así como los patrones de 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 los FRB ayudarán a determinar qué poderes tienen estas enigmáticas fuentes, según explica Siemion. Sus resultados han sido aceptados para ser publicados en The Astrophysical Journal.

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