Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley SETI Araştırma Merkezi'ndeki bilim insanları, yapay zekanın (AI) 2017 yılına ait bir hızlı radyo patlaması (fast radio burst - FRB) keşfettiğini ortaya çıkardı. Bu anlık patlamaların milyonlarca yıldızdan daha güçlü olduğu belirtilirken, sebebi hakkında herhangi bir bilgi yok. Yapay zeka destekli yeni analiz, önceki taramalardan en az 3 kat daha fazla FRB'yi içeriyor.
Her ne kadar bu durum kendi başına etkileyici olsa da, FRB 121102 (ya da herhangi başka bir FRB)'nin ortaya çıkış sebebi hala bilinmiyor. Bazı araştırmacılar bunun süpernovalar ya da pulsarlarla (ekseninde dönen nötron yıldızları) ilgili olduğunu düşünürken, bazıları da dünya dışı varlıklarla alakalı olduğunu düşünüyor. SETI Araştırma Merkezi'nin de konuyla ilgilenmesinin asıl nedeni bu ikinci ihtimal.
Söz konusu veriler Batı Virginia'daki Green Bank Teleskobu'ndan gelirken, Ağustos 2017'de incelediği olay FRB 121102 adıyla anılıyor. FRB 121102, Dünya'dan 3 milyar ışık yılı uzaklıkta bulunan cüce bir galaksiden geliyor ve şu an astronomiyle ilgilenenler için oldukça önemli bir konu; çünkü sürekli tekrar eden hızlı radyo patlaması sunan tek "obje". FRB'lerin 2007'deki keşiflerinden beri sadece tek sefer ışık yaydıkları düşünülüyordu. FRB 121102'nin o güne ait analizleri 21 FRB'yi göstermişken, bu gerçekte olanın sadece ufak bir kısmı da olabilir.
Doktora öğrencisi Gerry Zhang liderliğindeki SETI araştırmacıları, teleskoplarla toplanan veri setlerinde hızlı radyo patlamalarını (FRB) algılamak için Evrişimsel Sinir Ağları (convolutional neural network - CNN ya da ConvNet olarak da bilinir) kullandılar. Ekip, buna "Breakthrough Listen Projesi" adını verirken yapılan iş, teknik açıdan bakıldığında fotoğraftaki kişinin kim olduğunu anlamak için kullanılan basit bir sinir ağından çok da farklı değil. Ekip sinir ağına FRB'lerin nasıl gözüktüğünü etiketlenmiş verilerle öğrettikten sonra, sinir ağı gerekli değerlendirmeleri yapmaya başlıyor.
Breakthrough Listen, Green Bank Teleskobu'ndan gelen ve içinde 21 FRB'yi de içeren 400 terabaytlık veriyi işledi. Yapay zeka ise o gün 72 farklı ufak patlama keşfetti. Yani FRB 121102'den bir günde algılanan radyo patlaması sayısı toplam 93 oldu.
FRB aktivitesinin daha iyi bir şekilde hesaplanması, gelecekte astronomların sinyalleri açıklamak için modeller geliştirmelerine yardımcı olacak. Breakthrough Listen gibi teknolojiler ise, diğer FRB'lerin daha önce tespit etmediğimiz şekillerde tekrarladığını bile bizlere gösterebilir.
