p A inteligência artificial está invadindo muitos campos, mais recentemente a astronomia e a busca por vida inteligente no universo, ou SETI. p Pesquisadores da Breakthrough Listen, um projeto SETI liderado pela Universidade da Califórnia, Berkeley, agora usaram o aprendizado de máquina para descobrir 72 novos surtos de rádio rápidos de uma fonte misteriosa a cerca de 3 bilhões de anos-luz da Terra.

p As rajadas de rádio rápidas são pulsos brilhantes de emissão de rádio com meros milissegundos de duração, pensado para se originar de galáxias distantes. A fonte dessas emissões ainda não é clara, Contudo. As teorias variam de estrelas de nêutrons altamente magnetizadas explodidas por fluxos de gás de um buraco negro supermassivo próximo, a sugestões de que as propriedades de explosão são consistentes com assinaturas de tecnologia desenvolvida por uma civilização avançada.

p "Este trabalho é empolgante não apenas porque nos ajuda a entender o comportamento dinâmico de rajadas de rádio rápidas com mais detalhes, mas também por causa da promessa de usar o aprendizado de máquina para detectar sinais perdidos por algoritmos clássicos, "disse Andrew Siemion, diretor do Centro de Pesquisa SETI de Berkeley e investigador principal da Breakthrough Listen, a iniciativa de encontrar sinais de vida inteligente no universo.

p O Breakthrough Listen também está aplicando o algoritmo de aprendizado de máquina bem-sucedido para encontrar novos tipos de sinais que podem estar vindo de civilizações extraterrestres.

p Embora a maioria das rajadas de rádio rápidas sejam únicas, a fonte aqui, FRB 121102, é o único em emitir rajadas repetidas. Esse comportamento atraiu a atenção de muitos astrônomos na esperança de identificar a causa e a física extrema envolvida em explosões de rádio rápidas.

p Os algoritmos de IA extraíram os sinais de rádio de dados gravados ao longo de um período de cinco horas em 26 de agosto, 2017, pelo Green Bank Telescope em West Virginia. Uma análise anterior dos 400 terabytes de dados empregou algoritmos de computador padrão para identificar 21 surtos durante aquele período. Todos foram vistos dentro de uma hora, sugerindo que a fonte alterna entre períodos de quiescência e atividade frenética, disse o pesquisador de pós-doutorado do SETI em Berkeley Vishal Gajjar.

p UC Berkeley Ph.D. o aluno Gerry Zhang e colaboradores posteriormente desenvolveram um novo poderoso algoritmo de aprendizado de máquina e reanalisou os dados de 2017, encontrar 72 rajadas adicionais não detectadas originalmente. Isso traz o número total de rajadas detectadas de FRB 121102 para cerca de 300 desde que foi descoberto em 2012.

p "Este trabalho é apenas o começo do uso desses métodos poderosos para encontrar transientes de rádio, "disse Zhang." Esperamos que nosso sucesso possa inspirar outros esforços sérios na aplicação do aprendizado de máquina à radioastronomia. "

p A equipe de Zhang usou algumas das mesmas técnicas que as empresas de tecnologia da Internet usam para otimizar os resultados da pesquisa e classificar as imagens. Eles treinaram um algoritmo conhecido como rede neural convolucional para reconhecer rajadas encontradas pelo método de pesquisa clássico usado por Gajjar e colaboradores, e, em seguida, solte-o no conjunto de dados para encontrar bursts que a abordagem clássica não encontrou.

p Os resultados ajudaram a colocar novas restrições na periodicidade dos pulsos de FRB 121102, sugerindo que os pulsos não são recebidos com um padrão regular, pelo menos se o período desse padrão for maior do que cerca de 10 milissegundos. Assim como os padrões de pulsos de pulsares ajudaram os astrônomos a restringir modelos de computador das condições físicas extremas em tais objetos, as novas medições de FRBs ajudarão a descobrir o que alimenta essas fontes enigmáticas, Siemion disse.

p "Se os próprios FRBs acabam ou não sendo assinaturas de tecnologia extraterrestre, Breakthrough Listen está ajudando a expandir as fronteiras de uma área nova e de rápido crescimento de nossa compreensão do Universo que nos rodeia, " ele adicionou.

p Os novos resultados são descritos em artigo aceito para publicação em The Astrophysical Journal e disponível para download no site Breakthrough Listen.