Eden največjih dvomov človeštva, obstoj življenja zunaj Zemlje, je vedno zanimal mnoge ljudi in učenjake. Že leta poskušamo ujeti kakršen koli zvočni ali slikovni signal, ki bi nam lahko dal namige o obstoju nezemljanov. Z napredkom tehnologije dobivamo vedno več inovativnih orodij, ki nam pomagajo pri tem poslanstvu. Pred kratkim je umetna inteligenca je bil uporabljen za poskus zaznavanja zvočnih signalov zunaj Zemlje.
AI za odkrivanje obstoja Nezemljanov
Poglej več
To so 4 horoskopska znamenja, ki najbolj ljubijo samoto, glede na…
Nekatere pasme psov veljajo za popolne za ljudi...
Vsi vedo, da je umetna inteligenca že del našega življenja, bodisi pri avtomatizaciji različnih aplikacij in programov bodisi pri odkrivanju življenja onkraj Zemlje. Raziskovalci uporabljajo umetno inteligenco, da bi zaznali nezemeljske signale in poskušali najti dokaze o obstoju nezemljanov.
SETI
SETI je akronim za "Search for Extraterrestrial Intelligence", kar bi pomenilo iskanje inteligentnega življenja onkraj Zemlje. To študijo izvajajo raziskovalci, ki uporabljajo AI za lociranje signalov elektromagnetnega sevanja, ki prihajajo iz morebitne napredne civilizacije zunaj našega sončnega sistema.
Za študijo so že postavili teleskope od Virginije do podeželskih ravnic Avstralije, ki so sposobni zajemati valove in signale. Franck Marchis, planetarni astronom na inštitutu SETI, je za revijo Nature povedal, da je to nova doba v raziskavah SETI, zahvaljujoč napredku umetne inteligence.
Največji izziv je po mnenju raziskovalca proces integracije AI v uporabljene programe za njih je nov, kar zahteva nekaj časa, da lahko pravilno umerite opremo z AI.
Trenutno je ustvarjenih več podatkov, mnogi od njih so lažno pozitivni, ki jih ustvarjajo valovi, ki prihajajo iz mobilnih telefonov, interneta, radia in GPS. Zdaj je cilj filtrirati nepotrebne podatke in povečati natančnost opreme ter biti sposoben razlikovati, kateri signali prihajajo iz človeškega življenja in kateri prihajajo iz galaksije.
strojno učenje
Ena od možnosti za izboljšanje podatkovnih algoritmov je strojno učenje. S to tehnologijo je mogoče računalnike "naučiti", da prepoznajo vire, ki so zemeljske motnje in jih loči od vesoljskih signalov, kar omogoča filtriranje in zbiranje podatkov pravilno.