Inteligencia Artificial en la Universidad de California de EE.UU. descubre 72 ondas de radio que no provienen de la tierra que se sitúan en una galaxia a 3.000 millones de años luz.

Inteligencia Artificial (IA) de Search for ExtraTerrestial Intelligence (SETI) de la Universidad de California en EE.UU. ha descubierto 72 ondas de radio que no provienen de la tierra. Estas ondas de origen extraterrestre se han situado en una galaxia a 3.000 millones de años luz. Los resultados han sido publicado en la revista científica ‘The Astrophysical Journal’.

»Este trabajo es muy interesante no solo porque ayuda a comprender el comportamiento dinámico de los estallidos rápidos de radio, sino también porque muestra que la inteligencia artificial puede detectar señales pasadas por alto por algoritmos clásicos’‘, explica Andrew Siemion, director Centro de Investigación SETI de Berkeley.

Estas señales que no valoramos, son inapreciables para cualquier ser humano, en cambio, la Inteligencia Artificial (IA) es capaz de detectarlas.

Una de las teorías más aceptadas por los expertos es que estas ondas provengan de las estrellas neutrones altamente magnetizadas que son bombardeadas por corriente de gases procedentes de agujeros negros masivos. En definitiva, todo apunta a que estas señales están siendo generada por fenómenos de la naturaleza espacial, y no por una civilización avanzada.

El equipo de Zhang utilizó algunas de las mismas técnicas que utilizan las empresas de tecnología de Internet para optimizar los resultados de búsqueda y clasificar las imágenes. Entrenaron un algoritmo conocido como red neuronal para reconocer las ráfagas encontradas por el método de búsqueda clásico utilizado por Gajjar y sus colaboradores, y luego lo soltaron en el conjunto de datos para encontrar ráfagas que el enfoque clásico omitió.

Los resultados han ayudado a establecer nuevas restricciones en la periodicidad.

Los nuevos resultados se describen en un artículo aceptado para su publicación en The Astrophysical Journal y disponible para su descarga desde el sitio web Breakthrough Listen.