Egy egyetemi hallgató által készített mesterséges intelligencia 150 TB adatot fésült át 820 közeli csillagról – az új rendszer nagyon más megközelítést használ, mint az eddigiek.
Ha akad terület, ahol a mesterséges intelligencia igazán remekelhet, az nem annyira az egyetemi beadandók megírása, sokkal inkább a brutális adattömegek elemzése. Nem is csoda, hogy a SETI kutatói egyre gyakrabban nyúlnak ehhez a módszerhez, és az eddigi legígéretesebb kísérlet a témában egy egyetemi hallgatóhoz kötődik – mint arról a Popular Science beszámol.
Az elmúlt években Peter Ma, a Torontói Egyetem harmadéves matematika-fizikahallgatója a SETI és a Breakthrough Listen mentorai mellett dolgozott. A SETI-t nyilván senkinek sem kell bemutatni, a Breakthrough Listen-ről pedig már korábban írtunk a lenti cikkünkben, de azért itt egy kis ismétlés: a 100 millió dolláros projektet a milliárdos Yuri Milner támogatta, és Andrew Siemion, a Berkeley Egyetem kutatója vezeti. A 2015-ben indult Breakthrough Listen keretében lényegében megfigyelési időt vásárolnak rádióteleszkópokban, hogy idegen civilizációk nyomait kutassák.
Azonban a cél a hasonló kutatásokban megegyezik: olyan technológiai lenyomatok (technosignatures) beazonosítása, amelyek idegen civilizációra utalhatnak. Habár technológiai lenyomat alatt sok mindent lehet érteni a tárgyi bizonyítéktól kezdve egészen egy idegen bolygó légkörének az összetételéig, jelen esetben rádiójelekről beszélünk, egész pontosan olyan keskeny sávon sugárzott jelekről, melyekhez egy „célirányosan épített adókészülék” szükséges.
