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Machine Learning hilft bei der Suche nach außerirdischem Leben

Radioteleskope. (Bild: Shutterstock)

Mit Hilfe von maschinellem Lernen konnten Wissenschaftler ein mysteriöses Signal aus dem All aufspüren. Was dahintersteckt bleibt unklar, es könnte aber zumindest auf ein bislang unbekanntes kosmisches Phänomen hinweisen.

Ein Forscherteam der Universität Berkeley hat maschinelles Lernen eingesetzt, um Funksignale aus dem All aufzuspüren. Mit Erfolg: 72 schnelle Radioblitze konnten die Wissenschaftler auf diese Art aufspüren. „Die Arbeit ist nicht nur deshalb aufregend, weil sie uns dabei hilft, das dynamische Verhalten schneller Radioblitze zu verstehen, sondern auch weil sie zeigt, wie vielversprechend die Nutzung von maschinellem Lernen zur Entdeckung von Signalen ist, die klassische Algorithmen übersehen“, erklärt Andrew Siemion von der Universität Berkeley.

Die meisten schnellen Radioblitze sind Einzelereignisse. Die hier zugrundeliegende Quelle ist jedoch insofern einzigartig, weil sie wiederholt Signale aussendet. Eine frühere Analyse auf Basis traditioneller Algorithmen konnte bereits 21 davon aufspüren. Dank des Einsatzes eines Machine-Learning-Algorithmus konnten die Wissenschaftler jetzt jedoch 72 weitere Radioblitze in den im August 2017 aufgezeichneten Daten entdecken.

Woher kommen die Signale und was bedeuten sie?

Die Signale stammen aus einer drei Milliarden Lichtjahre entfernten Zwerggalaxie. Was sie ausgelöst hat und woher genau sie stammen, bleibt allerdings unklar. Derzeit gibt es verschiedene Theorien, wie solche schnellen Radioblitze entstehen. Gängige Hypothesen reichen von der Verschmelzung von Neutronensternen über die Verdampfung eines schwarzen Lochs bis hin zu der Möglichkeit, dass die Signale der Technologie einer außerirdischen Spezies entstammen könnten.

Die neugewonnenen Daten könnten dabei helfen, der mysteriösen Ursache von schnellen Radioblitzen auf den Grund zu gehen. „Wir hoffen, dass unser Erfolg andere ernsthafte Anwendungen von maschinellem Lernen in der Radioastronomie vorantreibt“, erklärt der Berkely-Doktorant Gerry Zhang, der mit seinen Kollegen auf die 72 neuen Signale gestoßen ist.

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