深度学习技术帮助识别未知地外信号

近日，加拿大多伦多大学领导的一项研究将深度学习技术应用于地外文明搜寻计划（SETI）中获取的海量数据，在已被传统技术检视过的数据中，发现了新的异常无线电信号。

技术进步使得研究人员能够收集比以往更多的深空无线电信号以寻找地外文明。然而，传统的通过算法锁定的手段可能会忽略与预期略有不同的潜在信号。新的深度学习技术在大量数据的基础上进行训练，可以在滤除来自地球的信号干扰的同时帮助捕捉不属于传统类别的异常信号。SETI 的研究者使用深度学习技术对部署在美国弗吉尼亚州西部的“绿岸”望远镜获得的结果进行了复检，从 820 颗恒星收集的 150 T 数据中筛选出了 8 个先前未检出的异常无线电信号。研究人员表示，虽然这些未知信号的来源尚不明确，但深度学习技术的成功应用可能意味着我们在追寻地外文明的过程中迈入了新的领域。相关论文 1 月 30 日发表于《自然》（Nature）。（SETI）

转自：“科研圈”微信公众号

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