AI新算法监察到太空8个神秘无线电信号

前一个算法在搜寻西弗吉尼亚州罗伯特C.伯德绿岸望远镜搜集的某些恒星的无线电数据时,便对这些问题进行了评估，没有发现任何问题。

彼得·马开发了一种新的机器学习算法，可以更好地从地球所有背景噪音中挑选出潜在的外星信号。

这涉及使用“深度学习”，一种模仿人类获得某些类型知识的机器学习和人工智能，是无人驾驶汽车的一项关键技术。

绿岸望远镜上的“突破聆听”项目科学家Steve Croft表示，任何技术特征搜索的关键问题是在这个巨大的“信号干草堆”中寻找可能是来自外星世界传输的针，而我们的望远镜所探测到的绝大多数信号都来自人类自己的技术，如GPS卫星、移动电话等等。

他表示，彼得的算法给出了一个更有效的方法来过滤“干草堆”，并找到具有科学家所期望的技术特征的信号。

据悉，新发现的8个神秘超高频无线电信号之一看起来就像科学家所认为的预期的外星飞碟的信号之一，可能从未想过会出现的情况。

首先，它们是窄频的，这表明是外星信号，因为由自然现象引起的信号往往是宽频的。

它们还有一个所谓“斜率”，意味着信号的来源与我们的天线有一些相对的加速度，所以不可能来自地球。

最后，它们出现在开源观测中，而不是关源观测中，而人类的无线电干扰通常在开源和关源观测中都会出现，因为信号源就在附近。如果这些物体真的存在，我们可以看到它们的身影，但是它们是什么样子，以及它们是否会影响我们的生活，仍然是一个谜。

（编辑：银川站长网）

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