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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

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darthracer Elysion～楽的次元2023-3-28 08:47 显示全部楼层 |阅读模式
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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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