Nell'ambito del progetto SETI, gli scienziati dell'Università della California a Berkeley, sulla base di simulazioni al computer, sono stati in grado di identificare immediatamente 72 nuovi segnali radio veloci da una misteriosa sorgente situata a tre miliardi di anni luce dalla Terra. I risultati della ricerca sono descritti in un nuovo articolo accettato per la pubblicazione su The Astrophysical Journal.
I segnali radio veloci sono impulsi luminosi di emissione radio, della durata di millisecondi, che si ritiene provengano da galassie lontane. Tuttavia, la fonte di questi segnali non è ancora chiara. Le teorie spaziano da stelle di neutroni altamente magnetizzate fatte saltare in aria da flussi di gas provenienti da un buco nero supermassiccio vicino a suggerimenti che i segnali sono prodotti dall'uomo e inviati da una civiltà intelligente.
“Questo lavoro è affascinante non solo perché ci aiuta a comprendere più in dettaglio il comportamento dinamico dei segnali radio veloci, ma anche per la prospettiva che vediamo quando i computer addestrati utilizzano algoritmi classici per trovare questi segnali da soli”, ha detto Andrew Simion. Direttore del Berkeley SETI Research Center e Principal Investigator del programma Breakthrough Listen, dedicato alla ricerca della vita intelligente nell'universo.
Come parte di questo programma, i ricercatori hanno utilizzato con successo un algoritmo di apprendimento automatico per cercare nuovi tipi di segnali che potrebbero provenire da civiltà extraterrestri.
Mentre i segnali radio più veloci sono di natura ad-hoc, la sorgente rilevata, chiamata FRB 121102, è unica in quanto mostra un intero complesso di segnali. Questo comportamento ha attirato l'attenzione di molti astronomi, sperando di rivelare la causa e la fisica estrema implicata nella natura di un tale fenomeno.
L'intelligenza artificiale ha rilevato segnali radio nel database, in un intervallo di osservazioni di cinque ore il 26 agosto 2017 con il telescopio Green Bank in West Virginia. Una precedente analisi di 400 terabyte di dati utilizzava algoritmi informatici standard per identificare 21 raffiche radio durante questo periodo. Furono tutti avvistati entro un'ora e si presumeva che la fonte alternasse periodi di riposo e attività frenetica, almeno come notato dal ricercatore SETI di Berkeley, il dottorando Vishal Gajjar.
Il collega autore dello studio SETI Jerry Zhang ei suoi collaboratori hanno successivamente sviluppato un nuovo potente algoritmo di apprendimento automatico e hanno riesaminato i dati del 2017, trovando altri 72 picchi che non erano stati originariamente rilevati. Alla fine, gli osservatori sono rimasti sbalorditi nel concludere che il numero totale di raffiche rilevate da FRB 121102 è di circa 300 da quando l'oggetto è stato scoperto nel 2012.
“Questo lavoro è solo l'inizio dell'utilizzo di nuove potenti tecniche per trovare i segnali radio transitori”, ha detto Zhang. “Ci auguriamo che il nostro successo possa ispirare altre organizzazioni serie ad applicare l'apprendimento automatico alla radioastronomia”.
Il team di Zhang ha utilizzato le stesse tecniche che i tecnologi di Internet utilizzano per ottimizzare i risultati di ricerca e classificare le immagini. Hanno sviluppato un algoritmo, noto come rete neurale convoluzionale, che riconosce i burst radio trovati con il metodo di ricerca classico utilizzato da Gajar e dai colleghi, quindi li localizza nel database, trovando i burst che erano mancati nell'approccio di ricerca classico.
I risultati hanno aiutato a stabilire nuovi limiti sulla frequenza degli impulsi da FRB 121102 e hanno indicato che gli impulsi sono irregolari nel caso in cui il periodo di questo modello fosse maggiore di circa 10 millisecondi. Proprio come i modelli di impulsi pulsar hanno aiutato gli astronomi a limitare i modelli computerizzati di condizioni fisiche estreme in tali oggetti, le nuove misurazioni FRB, dicono gli scienziati, aiuteranno a chiarire la natura di nuove misteriose fonti.
“Indipendentemente dal fatto che i segnali dall'FRB siano in definitiva un segno di tecnologia extraterrestre, Breakthrough Listen sta aiutando a spingere i confini di un'area nuova e in rapida crescita della nostra comprensione dell'universo che ci circonda”, ha concluso Jan.
