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多伦多大学以深度学习训练AI算法算出外星生命迹象

  多年来,全球大型望远镜一直在聆听遥远外星文明信号,但如何处理大量数据并辨认正是外星无线电信号,是个大问题。
  Peter Xiangyuan Ma为多伦多大学学生兼研究员,高中三年级时致力撰写全新AI算法,有助区分人类技术无线电与可能来自太空其他生命的信号。依赖这种算法,研究人员得以从喜帕恰斯星表的820个恒星、累计超过480小时的观测资料,找到5个星球的8个新无线电信号,距离地球30~90光年。
  技术名称为贝塔卷积变分自动编码器(β-Convolutional Variational Autoencoder),借半自动分析每种可能候选者,同时降低过去判定错误率,用于搜索地外文明计划及其他瞬态研究设施,且减少大量人工排查及筛选时间。现在工具有了,怎么使用又是另一个课题。论文发表在《自然天文学》期刊。

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