AI For Space Alien: शोधकर्ताओं ने पहले के निकट-पृथ्वी सितारों के डेटासेट का अध्ययन करने के लिए डीप लर्निंग (Deep Learning) तकनीकों का इस्तेमाल किया और रुचि के आठ पूर्व अज्ञात संकेतों (Unknown Signals) को उजागर किया।
अध्ययन में कहा गया है कि, शोधकर्ताओं की टीम का नेतृत्व टोरंटो विश्वविद्यालय के स्नातक छात्र पीटर मा ने किया था। टीम में SETI संस्थान, ब्रेकथ्रू लिसन और दुनिया भर के वैज्ञानिक अनुसंधान संस्थानों के वैज्ञानिक भी शामिल थे। यह अध्ययन शोध पत्रिका नेचर एस्ट्रोनॉमी (Nature Astronomy) में प्रकाशित हुआ है।
तकनीकी रूप से उन्नत अलौकिक जीवन (Advanced Extraterrestrial Life) की खोज की संभावना पर विचार करते समय अक्सर यह सवाल उठता है कि अगर वे बाहर हैं, तो हमने उन्हें अभी तक क्यों नहीं खोजा है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)-आधारित अध्ययन कहते हैं?
अक्सर, प्रतिक्रिया यह होती है कि, हम आकाशगंगा (Milky Way) का केवल एक छोटा सा हिस्सा खोजा है। इसके अलावा, शुरुआती डिजिटल कंप्यूटरों के लिए दशकों पहले विकसित किए गए एल्गोरिदम आधुनिक पेटाबाइट-स्केल डेटासेट पर लागू होने पर पुराने और अक्षम हो सकते हैं।
इस प्रश्न का उत्तर मिलेगा
अध्ययन के प्रमुख लेखक पीटर मा ने कहा, कुल मिलाकर, हमने पास के 820 सितारों से 150 टीबी डेटा के माध्यम से खोज की, एक डेटासेट जिसे 2017 में पुरानी तकनीकों द्वारा खोजा गया था, लेकिन दिलचस्प संकेतों का पता नहीं चला।
मा ने कहा, अब हम इस खोज प्रयास को मीरकैट टेलीस्कोप और उससे आगे 1 मिलियन सितारों तक बढ़ा रहे हैं। हमारा मानना है कि इस तरह के काम से इस सवाल का जवाब देने में मदद मिलेगी कि ‘क्या हम ब्रह्मांड में अकेले हैं?
रेडियो सिग्नल का इस्तेमाल किया
अध्ययन में कहा गया है कि सबसे आम तकनीक रेडियो संकेतों की खोज करना है, क्योंकि तरंगें तारों के बीच अविश्वसनीय दूरी के बारे में जानकारी प्रकट करती हैं।
इसमें कहा गया है कि रेडियो सिग्नल धूल और गैस के माध्यम से अंतरिक्ष में तेजी से यात्रा करते हैं और ऐसा प्रकाश की गति से करते हैं जो हमारे सर्वश्रेष्ठ रॉकेटों की तुलना में लगभग 20,000 गुना तेज है।
SETI संस्थान और फ्रेंच नेशनल सेंटर फॉर साइंटिफिक रिसर्च में मा के अनुसंधान सहायक और खगोल वैज्ञानिक ने कहा कि बड़े पैमाने पर इन तकनीकों का अनुप्रयोग रेडियो प्रौद्योगिकी विज्ञान के लिए परिवर्तनकारी होगा।