La inteligencia artificial se está infiltrando en muchos campos científicos, incluida la astronomía y la búsqueda de vida inteligente en el universo conocido como SETI.
En un nuevo estudio, los científicos de Breakthrough Listen, un proyecto SETI dirigido por la Universidad de California en Berkeley, EE. UU., Utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para descubrir 72 nuevas ráfagas de radio rápidas de una fuente misteriosa a unos 3 mil millones de años luz de la Tierra. …
Las ráfagas de radio rápidas son potentes pulsos de ondas de radio de solo unos pocos milisegundos de duración, que se cree que se originan en galaxias distantes. Sin embargo, los científicos aún desconocen las fuentes de esta radiación. Las explicaciones propuestas para estas misteriosas llamaradas en el rango de radio varían desde estrellas de neutrones con potentes campos magnéticos, atacadas por chorros de agujeros negros cercanos, hasta versiones que incluyen la idea de civilizaciones técnicamente avanzadas que nos envían sus señales.
En el nuevo trabajo, un equipo dirigido por el estudiante de doctorado de UC Berkeley, Gerry Zhang, desarrolló con éxito un nuevo y poderoso algoritmo de aprendizaje automático y lo aplicó para estudiar FRB 121102, un evento único de múltiples ráfagas de radio repetitivas registradas en 2012 con un telescopio. Green Bank, ubicado en West Virginia, EE. UU. El uso de este nuevo algoritmo permitió al equipo detectar 72 ráfagas de radio rápidas adicionales que no se habían detectado previamente. Como resultado, el número total de ráfagas de radio rápidas detectadas del evento FRB 121102 es ahora de 300 bengalas.
Estos resultados también ayudaron al equipo de Zhang a imponer nuevas restricciones en la frecuencia de ráfagas de radio rápidas: el trabajo mostró que no hay periodicidad en la llegada de pulsos, al menos durante períodos superiores a 10 milisegundos.
El estudio está aceptado para su publicación en Astrophysical Journal.
