La inteligencia artificial ayuda a rastrear misteriosos radio estallidos cósmicos

Breakthrough Listen researchers used artificial intelligence to search through radio signals recorded from a fast radio burst, capturing many more than humans could. (Breakthrough Listen image / Danielle Futselaar)

La inteligencia artificial está invadiendo muchos campos, más recientemente la astronomía y la búsqueda de vida inteligente en el universo, o SETI. 

Los investigadores de Breakthrough Listen, un proyecto SETI liderado por la Universidad de California, Berkeley, ahora han utilizado el aprendizaje automático para descubrir 72 nuevas ráfagas rápidas de radio de una misteriosa fuente a unos 3 mil millones de años luz de la Tierra. 

Las ráfagas rápidas de radio son impulsos brillantes de emisión de radio de apenas milisegundos de duración, que se cree que se originan en galaxias distantes. La fuente de estas emisiones aún no está clara, sin embargo. Las teorías varían desde estrellas de neutrones altamente magnetizadas bombardeadas por corrientes de gas de un agujero negro supermasivo cercano, hasta sugerencias de que las propiedades de estallido son consistentes con las firmas de tecnología desarrollada por una civilización avanzada. 

An ear into space: The Arecibo 305 m radio telescope, located in a natural valley in Puerto Rico. © NAIC

"Este trabajo es emocionante no solo porque nos ayuda a comprender el comportamiento dinámico de las ráfagas de radio rápidas con más detalle, sino también por la promesa que muestra el uso del aprendizaje automático para detectar señales omitidas por algoritmos clásicos", dijo Andrew Siemion, director de el Centro de Investigación SETI de Berkeley e investigador principal de Breakthrough Listen, la iniciativa para encontrar signos de vida inteligente en el universo. 

Breakthrough Listen también está aplicando el exitoso algoritmo de aprendizaje automático para encontrar nuevos tipos de señales que podrían provenir de civilizaciones extraterrestres. 

Algo está emitiendo ráfagas de energía repetidas y poderosas 

Si bien la mayoría de las ráfagas rápidas de radio son únicas, la fuente aquí, FRB 121102, es única al emitir ráfagas repetidas. Este comportamiento ha llamado la atención de muchos astrónomos con la esperanza de precisar la causa y la física extrema involucrada en ráfagas rápidas de radio. 

FRB 121102 por Breakthrough Listen

Los algoritmos de Inteligencia Artificial sacadas a la luz de las señales de radio de los datos fueron registrados durante un período de cinco horas el 26 de agosto de 2017, por el Telescopio Green Bank en Virginia Occidental. Un análisis anterior de los 400 terabytes de datos empleó algoritmos informáticos estándar para identificar 21 ráfagas durante ese período. Todos fueron vistos en una hora, lo que sugiere que la fuente alterna entre períodos de inactividad y actividad frenética, dijo el investigador postdoctoral de Berkeley SETI, Vishal Gajjar. 

El estudiante de doctorado de UC Berkeley Gerry Zhang y sus colaboradores posteriormente desarrollaron un nuevo y poderoso algoritmo de aprendizaje automático y volvieron a analizar los datos de 2017, encontrando 72 ráfagas adicionales no detectadas originalmente. Esto aumenta el número total de ráfagas detectadas de FRB 121102 a alrededor de 300 desde que se descubrió en 2012. 

"Este trabajo es solo el comienzo del uso de estos poderosos métodos para encontrar transitorios de radio", dijo Zhang. "Esperamos que nuestro éxito inspire otros esfuerzos serios para aplicar el aprendizaje automático a la radioastronomía". 

En la ubicación de los flashes: esta imagen óptica del cielo muestra el área en la constelación de Auriga, también conocida como el "Chochero", donde se ha detectado la ráfaga de radio rápida FRB 121102. La posición del estallido, entre el antiguo remanente de supernova S147 (izquierda) y la región de formación estelar IC 410 (derecha) está marcada con un círculo verde. El estallido parece originarse desde un espacio mucho más profundo, mucho más allá de las fronteras de nuestra Vía Láctea.  © Rogelio Bernal Andreo (DeepSkyColors.com)

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 convolucional 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 que se pasaron por alto. 

Los resultados han ayudado a establecer nuevas restricciones en la periodicidad de los pulsos de FRB 121102, lo que sugiere que los pulsos no se reciben con un patrón regular, al menos si el período de ese patrón es más largo de aproximadamente 10 milisegundos. Así como los patrones de pulsos de los púlsares han ayudado a los astrónomos a restringir los modelos informáticos de las condiciones físicas extremas en tales objetos, las nuevas mediciones de los FRB ayudarán a determinar qué poderes tienen estas enigmáticas fuentes, dijo Siemion. 

"Ya sea que los mismos FRB eventualmente sean firmas de tecnología extraterrestre, Breakthrough Listen está ayudando a empujar las fronteras de un área nueva y de rápido crecimiento de nuestra comprensión del universo que nos rodea", agregó. 

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

Los sonidos de FRB 121102 para descargar desde Harvard

Fuente: UC Berkeley, Max-Planck-Gesellschaft, Wikipedia, Breakthrough Listen, Harvard,