La inteligencia artificial está ayudando a encontrar respuesta a los misteriosas ráfagas de radio del espacio

La Inteligencia Artificial está invadiendo muchos campos, más recientemente la astronomía y la Búsqueda de Inteligencia artificial en el Universo, o SETI.

Investigadores del Avance en el Escuchar, un proyecto del SETI liderado por científicos de la Universidad de California, Berkeley, ha utilizado ahora un nuevo instrumento de detección de llamado “aprendizaje con máquinas” con lo que han descubierto 72 nuevas señales de ráfagas de radio rápidas de una fuente misteriosa que se encuentra a unos 3 mil millones de años luz de la Tierra.

Las ráfagas de radio rápidas son pulsos brillantes de emisión de radio que duran milisegundos de duración y que se cree que se originan en las galaxias distantes. La fuente de estas emisiones sigue siendo un misterio. Algunas teorías hablan de estrellas de neutrones altamente magnetizadas producidas por chorros de gas de un agujero negro supermasivo cercano. Esto sugiere que las propiedades de las ráfagas son consistentes con tecnología desarrollada por una civilización avanzada.

“Este trabajo es excitante no solamente porque nos ayuda a comprender la dinámica de comportamiento de las ráfagas de radio con mayor detalle, sino porque, además, nos muestra lo prometedor que es el uso del aprendizaje autónomo de las máquinas o inteligencia artificial, con la finalidad de detectar señales omitidas por los algoritmos clásicos”, afirmó Andrew Siemion, director del Centro de Investigación SETI de la Universidad de Berkeley y principal investigador del proyecto.

 

Algo está emitiendo repetidamente poderosas ráfagas de energía.

 Mientras que la mayoría de las ráfagas rápidas de radio son únicos, la fuente aquí, FRB 121102, es única emitiendo ráfagas repetidas. Este comportamiento ha atraído la atención de muchos astrónomos quienes tienen la esperanza de precisar la causa y la física extrema involucrada en las ráfagas de radio rápidas.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial “limpiaron” las señales de radio de información que no servía durante unas cinco horas el 26 de Agosto de 2017, utilizando el telescopio Green Bank del Oeste de Virginia. Un análisis realizado antes de esta fecha de 400 terabytes de información utilizó algoritmos computarizados estandarizados con la finalidad de identificar 21 ráfagas durante ese periodo. Todos fueron vistos en una hora, lo que sugiere que la fuente se alterna entre periodos de inactividad y actividad frenética.

Subsecuentemente el doctor de la Universidad de Berkeley Gerry Zhang y sus colaboradores desarrollaron un nuevo y poderoso algoritmo de inteligencia artificial que permite al ordenador aprender por sí mismo y así reanalizaron la información de 2017, encontrando 72 nuevas ráfagas no detectadas originalmente. Esto trae el número total de ráfagas detectadas de FRB 121102 de 300 desde que fueron descubiertas en 2012.

Los nuevos resultados han sido aceptados en un artículo que será publicado en The Astrophysical Journal y que está disponible para descarga en el siguiente enlace: http://seti.berkeley.edu/frb-machine/

Referencia: http://news.berkeley.edu/

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