יֵשׁצורות חיים מחוץ לכדור הארץ? פיטר מא מאוניברסיטת טורונטו וצוות החוקרים שלו גילו שמונה אותות שלא זוהו בעבר באמצעות טכנולוגיית למידה עמוקה.
הדבר הכי חשוב בקצרה
למידת מכונה יכולה לעזור לספק תשובה לשאלה "האם אנחנו לבד ביקום?" למסור.
לשם כך, טכנולוגיית למידה עמוקה יושמה על מערך נתונים שקודם לכן לא ניתן היה לקבוע לגביו דבר באמצעות אלגוריתמים קונבנציונליים.
השיטה החדשה אפשרה לגלות שמונה אותות שלא זוהו בעבר.
"האם אנחנו לבד ביקום?" - אולי בקרוב תהיה תשובה לשאלה המקיפה הזו, כי כפי שמראה מחקר חדש, למידת מכונה יכולה להיות תוספת שימושית לענף המחקר SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence). חוקרים בתחום זה מחפשים בעיקר מה שנקרא "חתימות טכנו" בחלל. אלו הם אותות של התפתחויות טכנולוגיות מתרבויות זרות שמגיעות לחלל, כפי שמסביר "פרנקפורטר רונדשאו".
פרנק מרסיס, אסטרונום פלנטרי במכון SETI במאונטיין וויו, קליפורניה, אמר כעת למגזין Nature: "זהו עידן חדש למחקר SETI שמתהווה הודות לטכנולוגיית למידת מכונה".
אני וידאו:הליבה הפנימית של כדור הארץ משנה מהירות ופתאום מסתובבת הפוך
הליבה הפנימית של כדור הארץ משנה מהירות ופתאום מסתובבת הפוך
טכנולוגיית למידה עמוקה גילתה שמונה אותות שלא זוהו בעבר
צוות מחקר בראשות פיטר מא מאוניברסיטת טורונטו השתמש באחד למחקרDeep-Learning-Technologieלמערך נתונים שכבר נבדק בעבר. אלגוריתמים רגילים עדיין לא הצליחו לספק תוצאות משמעותיות. בעזרת השיטה החדשה הזו, המדענים מצאו את אותו הדברחוֹק אותות שלא זוהו בעברשמעניינים למחקר. המחקר פורסם בכתב העת "Nature Astronomy".
מאז לא ניתן היה לקלוט עוד את שמונת האותות. עם זאת, בהצהרה הדגישה מא: "אנו מאמינים שעבודה כזו תעזור להאיץ את קצב הגילוי.זה בערך תשובה לשאלה הגדולה: האם אנחנו לבד ביקום?"
תגליות חדשות באמצעות למידת מכונה וחזון?
"תוצאות אלו ממחישות באופן דרמטי את האפשרויות של יישום שיטות למידת מכונה וראייה ממוחשבת מודרנית על אתגרי הנתונים באסטרונומיה", אומרת Cherry Ng, אסטרונומית במכון SETI בקליפורניה ומשתתפת במחקר. שיטה זו תוביל לתגליות חדשות. "היישום של טכניקות אלה בקנה מידה גדול יהיה בעל חשיבות רבה עבור מדע החתימות של טכנולוגיית רדיו", אומר המדען.
האם בינה מלאכותית עשויה יום אחד לגלות את האותות הראשונים של בינה מחוץ לכדור הארץ היא עדיין שנויה במחלוקת. האסטרונום ז'אן-לוק מרגוט מאוניברסיטת קליפורניה בלוס אנג'לס (UCLA) חושד שבעתיד SETI תשתמש בתערובת של גישות קלאסיות ולמידת מכונה כדי לנפות את כמויות הנתונים הגדולות.
עם זאת, למידת מכונה היא "לא תרופת פלא", כפי שכותב "פרנקפורטר Rundschau", תוך ציטוט של מרגוט ב"טבע". גם חוקר SETI מאוניברסיטת קליפורניה בברקלי, דן ורתימר, מסכים ואומר: "המכונות עדיין לא יכולות לעשות הכל".
מקורות בשימוש: