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L’Intelligenza artificiale ascolta segnali provenienti da galassie ‘aliene’

Foto di archivio (Getty Images)
1' di lettura

I ricercatori dell’Istituto SETI, esaminando 400 terabyte di dati radio provenienti da una galassia nana, hanno individuato la presenza di segnali insoliti e di difficile comprensione 

Un gruppo di scienziati specializzato nella ricerca della vita extraterrestre potrebbe aver identificato 72 segnali misteriosi provenienti da una galassia ‘aliena’. Una scoperta resa possibile grazie all’impiego dell'Intelligenza artificiale nello studio degli algoritmi.
I ricercatori dell’Istituto SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence) hanno esaminato 400 terabyte di dati radio provenienti da una galassia nana, posizionata a tre miliardi di anni luce di distanza dalla Terra. Da questa analisi è emersa la presenza di segnali insoliti e di difficile comprensione.

Raffiche radio veloci (FRB)

L’Intelligenza artificiale consente di rendere automatica e completa l’analisi dei dati raccolti dagli scienziati, permettendo l’identificazione di alcuni modelli o eventi inusuali, a seguito della combinazione di questi ultimi con gli elementi di riferimento inseriti nel sistema. Tramite il suo impiego, gli esperti hanno scoperto che i segnali, raccolti nel corso del loro studio, sono degli impulsi luminosi e veloci, individuati per la prima volta nel 2007. Questi ultimi, denominati ‘raffiche radio veloci’ (FRB), proverrebbero da galassie lontane.
"La natura dell'oggetto che li emette è sconosciuta", hanno dichiarato gli scienziati del SETI, aggiungendo: "Ci sono molte teorie, incluso il fatto che potrebbero essere le firme della tecnologia sviluppata dalla vita intelligente extraterrestre”.

Green Bank Telescope e algoritmo nel dettaglio

Gli FRB sono stati rivelati dai dati raccolti dal Green Bank Telescope nella zona di quiete radio degli Stati Uniti, ovvero quella in cui è vietato utilizzare i segnali provenienti da comunicazioni wireless, al fine di impedire eventuali interferenze con i telescopi.
L’algoritmo dell’Intelligenza artificiale, impiegato per esaminare i 400 TB di dati, è stato sviluppato da Gerry Zhang, dottorando presso l’Università di Berkeley.
“Il lavoro di Gerry è entusiasmante perché aiuta a comprendere il comportamento dinamico degli FRB in modo più dettagliato”, sostiene il Dottor Andrew Siemion del SETI.
Dai risultati della ricerca emerge in maniera evidente come l’impiego dell’Intelligenza artificiale possa anche andare a colmare quelle lacune che, solitamente, possono essere lasciate nello studio dei dati raccolti.

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