Eine Künstlerische Darstellung einer Brechung magnetar, ein rotierender Neutronenstern mit einem extremen Magnetfeld, das die Wissenschaftler vermuten, kann eine Herkunft von fast radio bursts.Illustration: NASA ‘ s Goddard Space Flight Center (S. Wiessinger)
Forscher der University of California, Berkeley SETI Research Center Durchbruch Hören team bereitgestellt haben, neue neuronale net-Technologie zur Analyse der Unmengen von Daten Sie haben Sammlung—und Sie haben schnell entdeckt, dass eine Reihe von mysteriösen, noch ungeklärten fast radio bursts aus einer Fernen Galaxie, pro TechCrunch.
Fast radio bursts sind schnell, enorm energetische Impulse Ursprung von Galaxien, die weit Weg sind, dass sind derzeit schlecht verstanden, die von Wissenschaftlern. Theorien zu erklären, Ihre Herkunft beinhalten, dass Sie verursacht werden durch polarisierte Wellen Reisen durch starke magnetische Felder in dichten Plasmas (wie z.B. von einem Neutronen-Stern in der kosmischen Nachbarschaft der galaktischen Kerns supermassiven schwarzen Loch oder in dichten, magnetisierten Nebel). Andere, wildere Erklärungen aufgenommen haben, die dunkle Materie oder mächtige Außerirdische Sender. Einige Forscher glauben, dass Sie eigentlich die gängige, aber die Wissenschaftler derzeit fehlt die Ausrüstung, um mehr erkennen. Es ist möglich, daß die bursts haben zahlreiche Ursachen.
Die meisten fast radio bursts sind einmalige Ereignisse. Laut der University of California, Berkeley Pressemitteilung, die die Forscher “ausgebildet, ein Algorithmus, bekannt als ein convolutional neural network” zu replizieren, die traditionellen Methoden der Erkennung der bursts. Sie festlegen, dass der Algorithmus zu arbeiten, der Analyse von fünf Stunden im Wert von Daten aus FRB 121102, eine Quelle der fast radio bursts, die Milliarden von Lichtjahren entfernt, und die einzige, die bekannt, emittieren Sie immer wieder.
In einer Studie wurde für Die Veröffentlichung in der Fachzeitschrift Astrophysical Journal, die Forscher fanden heraus, dass FRB 121102 emittiert hatte viele mehr platzt als bisher erkannt. TechCrunch schrieb:
Die Daten stammen aus der Green-Bank-Teleskop in West-Virginia (siehe oben), die zeigte in Richtung dieser Quelle von schnell und hell (daher der name) platzt für fünf Stunden im August 2017. Ob Sie es glauben oder nicht, die fünf-Stunden-Sitzung ergab 400 Terabyte übertragung von Daten.
Erste “standard” – algorithmen identifiziert 21 FRBs, alles passiert in einer Stunde den Wert der Beobachtungen. Aber Gerry Zhang, ein student im Aufbaustudium an der UC Berkeley und ein Teil des Durchbruchs Hören Projekt, erstellt ein convolutional neural network-system, dass würde theoretisch durchforsten Sie das Daten-set mehr effektiv. Sicher genug, die machine-learning-Modell rausgesucht 72 mehr FRBs im gleichen Zeitraum.
Laut der Pressemitteilung, obwohl, haben die Forscher nicht alles finden, deuten auf eine künstliche Herkunft—Sie erkannte keine Muster, die platzt, “zumindest dann, wenn die Periode dieses Musters ist länger als ungefähr 10 Millisekunden.” Jedoch die Methode, die detailliert in der Forschung verwendet werden könnten, zu sammeln, viel mehr Daten über fast radio bursts als zuvor, was sich letztlich auch helfen, die Forscher schließen daraus, Ihren Ursprung. Wahrscheinlich ist es nicht-aliens (und wenn es war, würden Sie fast sicher sein, sehr lange tot), aber das heißt nicht, dass das Geheimnis nicht weniger faszinierend.
“Diese Arbeit ist nur der Anfang mit diesen mächtigen Methoden zu finden, radio transients,” UC Berkeley-Doktorand Gerry Zhang, wer führte die Forschung, sagte in einem Durchbruch Hören, drücken Sie release. “Wir hoffen, dass unser Erfolg inspirieren kann anderen ernsthafte Bemühungen in der Anwendung von machine-learning-radio-Astronomie.”
[TechCrunch/UC Berkeley]