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多倫多大學以深度學習訓練 AI 演算法算出外星生命跡象

多倫多大學以深度學習訓練 AI 演算法算出外星生命跡象

多年來,全球大型望遠鏡一直在聆聽遙遠外星文明訊號,但如何處理大量數據並辨認正是外星無線電訊號,是個大問題。

Peter Xiangyuan Ma為多倫多大學學生兼研究員,高中三年級時致力撰寫全新AI演算法,有助區分人類技術無線電與可能來自太空其他生命的訊號。仰賴這種演算法,研究人員得以從喜帕恰斯星表的820個恆星、累計超過480小時的觀測資料,找到5個星球的8個新無線電訊號,距離地球30~90光年。

技術名稱為貝塔卷積變分自動編碼器(β-Convolutional Variational Autoencoder),藉半自動分析每種可能候選者,同時降低過去判定錯誤率,用於搜尋地外文明計畫及其他瞬態研究設施,且減少大量人工排查及篩選時間。現在工具有了,怎麼使用又是另一個課題。

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