本文摘要:据美国媒体报道,加州大学伯克利分校SETI研究中心近日宣称,最近通过人工智能技术发现了8个新的慢射电爆发(FRB),之前发现了300多个FRB。

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据美国媒体报道,加州大学伯克利分校SETI研究中心近日宣称,最近通过人工智能技术发现了8个新的慢射电爆发(FRB),之前发现了300多个FRB。专家认为,尽管这些无线电脉冲很神秘,但它们不会很快被编码。科技快车FRB是一种持续时间只有几毫秒的非常微弱的脉冲无线电,被指出来自遥远的星系,但科学家尚未证实其来源。

理论上,它们可能来自高度磁化的中子星,受到附近黑洞向东流动的气体冲击时需要产生FRB。但是也有观点认为这种射电爆发可能来自外星文明。在《科技快报》中,大部分FRB通常都会闪过,但在2012年,天文学家发现了一个独特的FRB源FRB121102,它需要重复接收到的FRB,这引起了很多天文学家的注意。

2017年8月26日,美国西弗吉尼亚的绿岸望远镜监测到FRB121102,并在5个多小时内记录了约400吨高的数据。在最初的分析中,研究人员使用标准的计算机算法来识别21次越来越糟糕的情况,并且它们都在一个小时内再次发生。科技快报后来,加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种新的强大的机器学习算法,并对2017年的两组400吨数据进行了分析。结果,他们发现了72个来自同一个方向的神秘“文明”信号,——,银河系外蛇夫座的一个恒星系统。

然而,这些信号被忽略,因为它们在手动处理过程中相对较暗。研究人员指出,他们的成果意味着开始利用强大的机器学习找到一个临时的无线电源,并希望推动机器学习在射电天文学中的应用。科技快报报道,研究人员使用了一种称为“卷积神经网络”的算法,这种算法与一些互联网公司用于优化搜索结果和对图像进行分类的技术完全相同。

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他们要求该算法识别以前由标准计算机算法搜索的无线电脉冲,并开始自学训练。之后,将其应用于整个数据,以找到标准算法遗漏的无线电突发。

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科技快报只是卷积神经网络是近年来共同发展起来的一种新型人工智能技术,作为一种高效的识别方法受到了广泛的推崇。这种神经网络类似于一般的神经网络,由自学的权值和误差组成。每个神经元都拒绝接受一些输出,完成了一些非线性算子;它还包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络和三维卷积神经网络。

科技快报SETI研究中心主任、“突破性倾听”项目首席主任安德鲁西蒙博士回应称,伯克利的这一成果令人振奋,不仅因为它有助于理解FRB的动态特性,还因为它显示了机器学习的可靠性,而网卓新闻网需要检测经典算法的遗漏信号。他还回应说,不管FRB是否来自外星文明的技术,突破倾听项目都在促进我们对周围宇宙的新认识。

因此,人工智能技术可以帮助找到可能来自外星文明的信号。《科技快报》偷偷说,科学家在搜寻地外文明的过程中,不仅搜寻可能来自地外文明的信号,还将有关人类文明和地球信息的信号大量发射到太空深处;预计他们需要穿越恒星之间的边界,这样外星人才能在某种程度上分辨出遥远的太阳系没有生命。这些信号一般都是先编码成数字信号,才能发射到外星人身上;因为数学便于数字信号处理,具有普适性,所以就想出了所选择的“宇宙语言”。正如中国科学家周海中教授所说,数学是宇宙沟通的理想工具,沟通精确简洁,逻辑抽象,形式灵活。

科技快报/许德(作者:美国夏威夷大学天文研究所)科技快报邀请XXX(非科技快报网)的作品在其他媒体转载,刊物要求保留原文
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