हमारे सौर मंडल से परे जीवन की खोज में मनुष्यों के पास पाँच नए सुराग हैं।
वैज्ञानिक इस प्रश्न का समाधान करने का प्रयास कर रहे हैं, “क्या हम ब्रह्मांड में अकेले हैं?” आस-पास के लगभग पांच से आठ पहले से अनिर्धारित “रुचि के संकेत” खोजने के लिए एक नई मशीन-लर्निंग तकनीक का उपयोग किया है सितारे. टीम ने वेस्ट वर्जीनिया में ग्रीन बैंक टेलीस्कोप द्वारा एकत्र किए गए पहले से अध्ययन किए गए डेटा के लिए एक एल्गोरिथ्म लागू किया, जो ब्रेकथ्रू लिसन द्वारा चलाए जा रहे एक अभियान के हिस्से के रूप में, एक निजी तौर पर वित्त पोषित पहल, 1 मिलियन पास के सितारों की खोज, 100 पास आकाशगंगाओं और यह आकाशगंगातकनीकी रूप से उन्नत जीवन के संकेतों के लिए विमान।
और परियोजना लगभग नहीं हुई। “मैंने पेपर के प्रकाशन के बाद ही अपनी टीम को बताया कि यह सब एक हाई-स्कूल प्रोजेक्ट के रूप में शुरू हुआ था, जिसे वास्तव में मेरे शिक्षकों द्वारा सराहा नहीं गया था,” पहले लेखक पीटर मा, जो अब कनाडा में टोरंटो विश्वविद्यालय में एक स्नातक छात्र हैं, ने कहा। एक बयान.
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यह पहली बार नहीं है कि कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग “तकनीकी हस्ताक्षर” के लिए अंतरिक्ष की विशालता को खोजने के लिए किया गया है, जो तकनीकी रूप से उत्पन्न सिग्नल हैं जो अन्य उन्नत अलौकिक सभ्यताओं को चिह्नित कर सकते हैं।
हालांकि, क्योंकि टेलीस्कोप डेटा के माध्यम से छानबीन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कई एल्गोरिदम दशकों पहले शुरुआती डिजिटल कंप्यूटरों के लिए विकसित किए गए थे, वे अक्सर पुराने और अक्षम होते हैं जब आधुनिक वेधशालाओं द्वारा उत्पन्न बड़े पैमाने पर डेटासेट पर लागू होते हैं।
इन शास्त्रीय एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए उपयोग किया गया था ग्रीन बैंक टेलीस्कोप डेटा और यह अक्षमता हो सकती है कि इस डेटा ने मूल रूप से 2017 में रुचि के किसी भी संकेत का संकेत नहीं दिया था, जब वैज्ञानिकों ने मूल रूप से इसकी जांच की थी। सभी ने बताया, शोधकर्ताओं ने 820 पास के सितारों की टिप्पणियों का प्रतिनिधित्व करने वाले 150 टेराबाइट डेटा का विश्लेषण किया, हालांकि वे एल्गोरिदम को और भी अधिक डेटा पर लागू करना चाहते हैं।
मा ने एक बयान में कहा, “हमारी नई तकनीक के साथ, टेलीस्कोप की अगली पीढ़ी के साथ मिलकर, हम आशा करते हैं कि मशीन लर्निंग हमें सैकड़ों सितारों की खोज से लेकर लाखों की खोज तक ले जा सकती है।”
शोधकर्ताओं ने पाया कि नए एल्गोरिदम की प्रमुख ताकत टेलीस्कोप से डेटा को श्रेणियों में व्यवस्थित करना था, जिससे वे वास्तविक संकेतों और “शोर” या हस्तक्षेप के बीच अंतर कर सकें। यद्यपि टेक्नोसिग्नेचर की खोज में शामिल दूरबीनों को विश्व के उन क्षेत्रों में रखा गया है जहां सेल फोन जैसी मानव प्रौद्योगिकी का न्यूनतम हस्तक्षेप होता है, फिर भी ये संकेत प्राप्त हो जाते हैं। (अधिकांश SETI कार्यक्रम रेडियो तरंगों पर ध्यान केंद्रित करते हैं क्योंकि वे विशाल दूरी पर प्रकाश की गति से यात्रा कर सकते हैं, जो ज्यादातर अंतरतारकीय धूल के बादलों जैसी बाधाओं से अप्रभावित हैं; दुर्भाग्य से, उन्हीं विशेषताओं ने रेडियो तरंगों को मानव संचार की आधारशिला बना दिया है। पृथ्वी.)
मा ने कहा, “हमारी कई टिप्पणियों में बहुत हस्तक्षेप होता है।” “हमें अंतरिक्ष में रोमांचक रेडियो संकेतों को पृथ्वी से निर्बाध रेडियो संकेतों से अलग करने की जरूरत है।”
यह सुनिश्चित करने के लिए कि नया एल्गोरिथम पृथ्वी से उत्पन्न संकेतों से भ्रमित नहीं था, मा और टीम ने अपने मशीन-लर्निंग टूल को मानव-जनित हस्तक्षेप और संभावित अलौकिक संकेतों के बीच अंतर बताने के लिए प्रशिक्षित किया। उन्होंने एल्गोरिदम की एक श्रृंखला का परीक्षण किया, प्रत्येक एल्गोरिदम की सटीकता निर्धारित की और कितनी बार झूठी सकारात्मकता के लिए गिर गया।
सबसे सफल एल्गोरिदम ने मशीन लर्निंग के दो उपप्रकारों को संयोजित किया: पर्यवेक्षित शिक्षण, जिसमें मनुष्य एल्गोरिदम को सामान्य बनाने में मदद करने के लिए प्रशिक्षित करते हैं, और अप्रशिक्षित शिक्षण जो नए छिपे हुए पैटर्न के लिए बड़े डेटा सेट के माध्यम से शिकार कर सकते हैं। संयुक्त रूप से जिसे मा ने “अर्ध-अप्रबंधित शिक्षा” कहा, इन दृष्टिकोणों ने आठ संकेतों की खोज की जो पृथ्वी से 30 और 90 प्रकाश-वर्ष दूर स्थित पांच अलग-अलग सितारों से उत्पन्न हुए।
ब्रेकथ्रू लिसन के प्रोजेक्ट साइंटिस्ट, स्टीव क्रॉफ्ट के अनुसार, संकेत वास्तविक तकनीकी हस्ताक्षर के लिए उम्मीदवारों को आश्वस्त कर रहे हैं। “सबसे पहले, वे तब मौजूद होते हैं जब हम तारे को देखते हैं और अनुपस्थित होते हैं जब हम दूर देखते हैं – स्थानीय हस्तक्षेप के विपरीत, जो आम तौर पर हमेशा मौजूद रहता है,” उन्होंने कहा। “दूसरा, संकेत समय के साथ आवृत्ति में इस तरह से बदलते हैं जिससे वे दूरबीन से दूर दिखाई देते हैं।”
क्रॉफ्ट ने आगाह किया कि बड़े पैमाने पर डेटासेट में लाखों सिग्नल हो सकते हैं, एक सिग्नल में इन दोनों विशेषताओं को अकेले मौका दिया जा सकता है। “यह एक बजरी पथ पर चलने और अपने जूते के चलने में एक पत्थर फंसने जैसा है जो पूरी तरह से फिट लगता है,” उन्होंने कहा।
इसलिए हालांकि शोधकर्ताओं का मानना है कि ये आठ सिग्नल मिलते-जुलते हैं जो एक टेक्नोसिग्नेचर की तरह दिखने की उम्मीद है, वे आत्मविश्वास से नहीं कह सकते हैं या सभी सिग्नल अलौकिक बुद्धि से उत्पन्न होते हैं। वैज्ञानिकों को कई बार समान संकेतों का पता लगाने की आवश्यकता होती, और ग्रीन बैंक टेलीस्कोप द्वारा संक्षिप्त अनुवर्ती टिप्पणियों के दौरान यह पुनरावृत्ति प्रकट नहीं हुई।
शोध के सह-लेखक और टोरंटो विश्वविद्यालय में एक खगोलशास्त्री चेरी एनजी ने एक ही बयान में कहा, “मैं इससे प्रभावित हूं कि इस दृष्टिकोण ने अलौकिक बुद्धिमत्ता की खोज पर कितना अच्छा प्रदर्शन किया है।” “कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से, मैं आशावादी हूं कि हम अन्य सभ्यताओं से अलौकिक संकेतों की उपस्थिति की संभावना को बेहतर ढंग से निर्धारित करने में सक्षम होंगे।”
टीम अब दक्षिण अफ्रीका में MeerKAT सरणी जैसी वेधशालाओं द्वारा एकत्र किए गए डेटा पर समान एल्गोरिथम लागू करना चाहती है।
मा ने एक सेकंड में कहा, “हम इस खोज प्रयास को आज मीरकैट टेलीस्कोप और उससे आगे 1 मिलियन सितारों तक बढ़ा रहे हैं।” बयान. “हम मानते हैं कि इस तरह का काम उस दर को तेज करने में मदद करेगा, जिससे हम इस सवाल का जवाब देने के अपने शानदार प्रयास में खोज करने में सक्षम हैं, ‘क्या हम ब्रह्मांड में अकेले हैं?'”
टीम का शोध सोमवार (30 जनवरी) को जर्नल में प्रकाशित हुआ था प्रकृति खगोल विज्ञान (नए टैब में खुलता है).
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