Egy új mesterségesintelligencia-rendszer az űrből érkező rádiójelek millióit vizsgálta, hogy azonosítsa közöttük a potenciálisan mesterséges eredetűeket. A probléma a dologgal hagyományosan az volt, hogy a világegyetem ebben a tekintetben meglehetősen zajos hely, ahol egy nagy csomó objektum és jelenség képes rádió- és egyéb jeleket kibocsátani, ráadásul ott van a saját technológiánk által okozott interferencia is. A háttérzaj kezelése ebben a tekintetben nagyon nagy kihívás, ami nehezen oldható meg az emberi képességekre támaszkodva.
A mesterséges intelligencia viszont ügyesen válogat hatalmas adattömegben, hogy mintákat keressen. A Torontói Egyetemen fejlesztett gépi tanuló algoritmust a szimulált, intelligens földönkívüli jelekre képezték ki, vagyis nagyjából tudja, hogy mit érdemes keresnie: olyan keskenysávú rádiójeleket detektálható eltérési aránnyal (drift rate), amelyek csak az égbolt bizonyos területeinek megfigyelésénél jelennek meg. A rendszer szimulált jeleket ad a tényleges adatok készletéhez, amíg az autoencoder háló meg nem tanulja őket megbízhatóan kiválasztani.
Érdekesnek tartják az eredményeket
Az adathalmazban lévő jeleket ezután egy véletlen erdő (random forest) osztályozó algoritmuson futtatják, amelyik kiszűri a zajból az érdekes adatokat. Ebben az esetben a Green Bank Telescope (a fenti képen) által gyűjtött, több mint 150 terabájtnyi adatot etették meg a mesterségesintelligencia-rendszerrel, ami összesen több mint 20 ezer ilyen jelet azonosított. A Breakthrough Listen kezdeményezésben dolgozó kutatóknak ezeket már manuálisan kellett megvizsgálniuk, de a munkájuk így is több nagyságrenddel vált egyszerűbbé a korábbiakhoz képest.
A készletben végül nyolc jelnek voltak megfelelő jellemzői ahhoz, hogy technosignature-nek minősítsék őket, kizárva az interferenciát. A másképpen technomarkerként is hivatkozott fogalom olyan mérhető tulajdonságokat vagy hatásokat takar, amelyek tudományos bizonyítékot szolgáltatnak a múltbéli vagy jelenlegi technológiák alkalmazásáról. A New Atlas ezzel kapcsolatban az egyik kutatót idézi, aki szerint az 5-6 éves adatok alapján ismét megpróbálták megfigyelni a szóban forgó jeleket, de ez egyelőre nem sikerült, ami önmagában is jelentőséggel bírhat.
Produktivitás mint stratégiai előny: mit csinálnak másként a sikeres cégek?
A META-INF által szervezett Productivity Day 2026 idén a mesterséges intelligencia és a vállalati produktivitás kapcsolatát helyezi fókuszba. Az esemény középpontjában a META-INF nagyszabású produktivitási kutatásának bemutatása áll, amely átfogó képet nyújt a magyar vállalatok hatékonyságáról és működési kihívásairól.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér