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人工知能がSETIの調査員に謎の電波源からのさらなる電波バースト発見を支援

人工知能がSETIの調査員に謎の電波源からのさらなる電波バースト発見を支援

アラン・ボイル

SETIにおける人工知能
研究者たちは人工知能を用いて電波源からのデータを検索し、人間よりもはるかに多くの高速電波バーストを捉えた。(Breakthrough Listen イラスト / ダニエル・フッツェラー)

地球外文明からの信号を探すための数百万ドル規模のキャンペーン「ブレイクスルー・リッスン」の研究者たちは、遠い銀河から繰り返し発射される電波バーストの原因をまだ正確にはわかっていない。しかし、人工知能のおかげで、それが何であれ、その発生源をより綿密に監視している。

カリフォルニア大学バークレー校の大学院生、ジェリー・チャン氏が率いるチームは、ウェストバージニア州のグリーンバンク望遠鏡を使った観測キャンペーン中に1年前に収集されたデータを精査するための新しいタイプの機械学習アルゴリズムを開発した。

このキャンペーンは、ぎょしゃ座にある30億光年離れた矮小銀河に位置するFRB 121102と呼ばれる電波源に焦点を当てています。天文学者たちは過去10年間、わずか数ミリ秒しか持続しない高速電波バーストを数多く観測してきました。しかし、繰り返しバーストを発していることが分かっているのはFRB 121102だけです。

このバーストを説明するために、磁化された中性子星とブラックホールの相互作用から、高度な文明による意図的な信号送信まで、さまざまな理論が提案されている。

ロシア生まれの億万長者ユーリ・ミルナー氏が支援するいくつかの宇宙プロジェクトの一つである「ブレイクスルー・リッスン」の研究者らは、昨年2017年8月26日に6時間にわたる聴取セッションを実施し、謎をさらに深めた。

標準的な検索アルゴリズムを用いた初期分析では、最初の1時間の監視中に21回のバーストが発生したことが判明した。その後、電波源は沈黙したように見えた。

しかし、それは本当に起こったのでしょうか?

データの二重チェックを行うため、張氏と彼のチームは、元々は検索結果の最適化と画像分類のために開発された機械学習技術を用いた。彼らは、従来の手法で発見されたバーストの例を用いて、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる別の種類のアルゴリズムを学習させた。そして、AIアルゴリズムをデータセット全体に適用し、見逃されている可能性のある他のバーストを探した。

AIアルゴリズムはさらに72個のバーストを発見し、FRB 121102が2012年に発見されて以来、同バーストから追跡された高速電波バーストの総数は約300個となった。最新の結果を報告する論文は、The Astrophysical Journal誌への掲載が受理されている。

最新の分析によると、少なくとも10ミリ秒以上の時間スケールにおいては、バーストの発生には予測可能なパターンが存在しないことが示唆されています。この新たな発見は、バーストの原因として考えられている様々な仮説に新たな制約を与え、謎の解明に貢献する可能性が高いと考えられます。

「この研究は、これらの強力な手法を用いて電波トランジェントを発見する取り組みの始まりに過ぎません」と張氏は述べた。「私たちの成功が、機械学習を電波天文学に応用する真剣な取り組みに刺激を与えることを願っています。」

バークレー SETI 研究センター所長でブレイクスルー・リッスンの主任研究員であるアンドリュー・シーミオン氏は、この手法は地球外からの信号の探索における他の課題にも対処できる可能性があると述べた。

「FRB自体が最終的に地球外技術の兆候であることが判明するかどうかにかかわらず、ブレイクスルー・リッスンは、私たちの周りの宇宙に対する理解という新しい、そして急速に成長している分野の限界を押し広げるのに役立っています」と彼は語った。

人工知能は地球外知的生命体を発見できるのか?続報をお楽しみに…

「高速電波バースト121102パルスの検出と周期性:機械学習によるアプローチ」の著者には、Zhang氏とSiemion氏に加え、Vishal Gajjar氏、Griffin Foster氏、James Cordes氏、Casey Law氏、Yu Wang氏も名を連ねています。プレプリント原稿全文を含む詳細については、バークレーSETI研究センターのウェブサイトをご覧ください。