人工智能技术助力SETI研究，神秘信号很快就会被破解

　　据美国媒体报道，加州大学伯克利分校的搜寻地外文明(SETI)研究中心日前声称：通过人工智能技术最近找到了8个新的快速射电暴(FRB)，加上先前发现的FRB，总共有300多个。有关专家指出，这些射电暴虽然很神秘，但很快就会被破解。

　　FRB是一种极为明亮的脉冲射电，持续时间仅几个毫秒，被认为来自遥远的星系，但科学家对它们的来源并不确定。理论上，它们可能来自高度磁化的中子星，中子星受到附件黑洞气体流的冲击能够产生FRB。不过也有观点认为，这类射电暴可能来自外星文明。

　　通常，大多数FRB都是一闪而过，但在2012年，天文学家发现了一个独特的FRB源FRB121102，能够反复发出的FRB，这引起了许多天文学家的注意。2017年8月26日，美国西弗吉尼亚州的绿岸望远镜就曾对FRB121102进行监测，5个多小时记录下高达400T的数据。在初期分析中，研究人员采用标准计算机算法从中识别出21次爆发，它们都发生在一个小时内。

　　后来，美国加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种新的功能强大的机器学习算法，并重新分析了2017年那组400T的数据。结果，他们就发现了72次神秘的“文明”信号来自于同一个方向——银河系外的御夫座某恒星系。而这些信号，在人工处理时，因为比较微弱而被忽略了。研究人员认为，他们的成果仅仅是利用强大机器学习发现暂现射电源的一个开始，并希望借此推动机器学习应用于射电天文学领域。

　　据悉，研究人员使用了一种被称为“卷积神经网络”的算法，与一些互联网公司用于优化搜索结果和分类图像的技术相同。他们先让该算法去识别此前由标准计算机算法找到的射电暴，进行学习训练。之后，它才被应用于整个数据，去寻找其中被标准算法错过的射电暴。

　　其实，卷积神经网络是一种新的人工智能技术，它是近年发展起来并引起广泛重视的一种高效识别方法。这一神经网络类似于一般的神经网络，由可学习的权重和误差组成，每一个神经元接受一些输入，完成一些非线性的操作;它包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。

　　SETI研究中心主任、“突破聆听”项目联合主管安德鲁·西米恩博士表示，伯克利分校的这项成果令人兴奋，不仅因为它有助了解FRB的动态特征，还因为它展示了机器学习的可靠性，能够检测经典算法错过的信号。他还表示，无论FRB是否来自外星文明的技术，突破聆听项目正在推动我们对周围宇宙的全新认知。由此可见，人工智能技术可以助力寻找可能来自地外文明的信号。

　　顺便一提的是，在搜寻地外文明的过程中，科学家们除了寻找可能来自地外文明的信号外，还不断地向太空深处发射有关人类文明和地球信息的信号;期待它们能够穿越星际的界限，让外星人知道在遥远的太阳系同样存在着生命。这些信号一般要编码成数字信号，才能向外星人发射;由于数学便于数字信号处理并具有普适性，它成了首选的“宇宙语言”。正如中国科学家周海中教授所言，数学表达准确简洁、逻辑抽象、形式灵活，是宇宙交流的理想工具。

　　文/徐德(作者单位：美国夏威夷大学天文研究所)