Scrutare i cieli per scoprire la vita extraterrestre significa passare molto tempo a separare i segnali dal rumore di fono. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale è particolarmente indicata per svolgere questo compito.
I ricercatori in un nuovo studio pubblicato su The Astrophysical Journal (una delle più importanti pubblicazioni scientifiche specializzate nel campo dell’astronomia e dell’astrofisica), descrivono come hanno usato i dati in precedenza raccolti di raffiche radio veloci (FRB) (un tipo d’impulso misterioso proveniente da miliardi di anni luce di distanza), per addestrare una rete neurale per trovare decine di altri dati già raccolti.
I segnali FRB, noti anche come “fischi cosmici”, sono potenti, racchiusi in brevi impulsi di energia inviati dallo spazio profondo. Gli scienziati non sanno cosa li causa, ma hanno alcune teorie, potrebbero essere generati da stelle di neutroni magnetizzate e buchi neri, oppure inviati dagli alieni.
I brevi segnali FRB sono noiosi da rilevare manualmente, quindi è concepibile farsi aiutare dall’Intelligenza Artificiale. I ricercatori dell’Università della California, Berkeley, per rilevare raffiche radio veloci (FRB) in precedenza registrate, hanno addestrato il loro algoritmo, poi l’hanno messo al lavoro per cinque ore di attività radio scandagliando una parte del cielo che spesso restituisce i dati FRB. L’algoritmo dell’Intelligenza Artificiale da quella singola fonte è riuscito ha identificato ben 72 nuovi FRB, portando a 300 il numero riconosciuto.
Nuove scoperte
Andrew Siemion, principale ricercatore direttore del Berkeley SETI Research Center, ha detto:
«Questo lavoro è entusiasmante non solo perché ci aiuta a comprendere con maggior dettaglio il comportamento dinamico delle raffiche radio veloci, ma anche per la promessa che mostra di utilizzare l’apprendimento automatico per rilevare i segnali mancati dai classici algoritmi».
Il team di Berkeley ritiene che queste informazioni potrebbero aiutare gli astronomi a comprendere la causa delle raffiche radio veloci (FRB). Sperano anche che possa ispirare altri a cercare i migliori modi per applicare l’Intelligenza Artificiale alla radioastronomia.