0 
0 Un algoritmo di machine learning dell’università di Berkeley nell’ambito del progetto Seti ha individuato 72 nuovi lampi radio veloci provenienti da una sorgente distante 3 miliardi di anni luce e sfuggiti ai metodi tradizionali
SCOPERTI una decina di anni fa, i lampi radio veloci (fast radio burst) continuano a essere per gli scienziati un oggetto del mistero. Durano pochi millesimi di secondo, arrivano da sorgenti extragalattiche e la loro origine non è ancora chiara: arrivano da stelle di neutroni magnetizzate o sono il segnale di civiltà sconosciute, molto avanzate ed extraterrestri? Ad aiutare gli astronomi, impegnati da tempo a intercettarli, arriva ora l’intelligenza artificiale.
I ricercatori del Breakthrough Listen, un progetto Seti (Search for Extra-Terrestrial Intelligence) dell’Università di Berkeley, hanno scoperto grazie a un algoritmo di machine learning 72 nuovi lampi radio veloci provenienti da FRB 121102, a tre miliardi di anni luce dalla Terra. Si tratta della sorgente di fast radio burst più attenzionata dagli astronomi perché è l’unica ad aver emesso segnali in modo ripetuto.
Il progetto, descritto sull’Astrophysical Journal, è coordinato da Andrew Siemion, direttore del Centro di ricerca Seti di Berkeley. Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno analizzato i segnali radio registrati nell’arco di cinque ore, il 26 agosto 2017, dal Green Bank Telescope in West Virginia e hanno scoperto 72 nuovi eventi, portando a 300 il numero dei segnali registrati da questa fonte dal 2012: l’esame degli stessi dati, impiegando algoritmi standard si era fermato a 21.
Il team ha usato le stesse tecniche che i colossi del web usano per ottimizzare i risultati di ricerca e classificare le immagini: hanno addestrato un algoritmo noto come rete neurale convoluzionale a riconoscere i lampi trovati con metodi classici e poi lo hanno lanciato sullo stesso set di dati per riconoscere quelli che erano sfuggiti alla ricerca tradizionale.[fonte]
