科學家以人工智慧分析舊數據，再發現 72 次快速電波爆發
人工智慧正被廣泛應用於許多領域，最近的例子是找尋外星生命的「搜尋地外文明計劃」（Search for Extra-Terrestrial Intelligence, SETI）。近日，由加州柏克萊大學（University of California, Berkeley）所領導的「突破聆聽」計畫（Breakthrough Listen），研究人員使用人工智慧，發現 72 次從距離地球 30 億光年外傳來的快速電波爆發（fast radio bursts）。
快速電波爆發
快速電波爆發是一種呈現瞬間電波脈衝的天文現象，大約只維持幾毫秒。其來源被認為是來自遙遠的星系。然而，科學界仍不清楚這些脈衝的來源。有科學家認為是高度磁化的中子星（neutron star ），受到附近超大質量黑洞（supermassive black hole）的氣流影響而爆炸所造成的；也有人認為這些爆發可能來自於某個先進的外星文明。
「突破聆聽」計畫利用人工智慧演算法，來發現各種可能的快速電波爆發訊號。柏克萊 SETI 研究中心主任，同時是「突破聆聽」計畫主要研究者的安德魯·西邁博士（Andrew Siemion）表示：「這項研究幫助我們更詳細了解快速電波爆發的動態行為，也可利用人工智慧檢測傳統演算法所遺漏的訊號。」
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大部分的快速電波爆發都是一次性的。然而科學家在 2012 年發現的「FRB 121102」，卻不斷發出重複的快速電波爆發，並被證實來自 30 億光年外的矮星系。此現象吸引了許多天文學家的注意，希望能了解快速電波爆發發生原因及背後的物理特性。
美國西維吉尼亞州綠堤望遠鏡（Green Bank Telescope）曾於 2017 年再次觀測到 FRB 121102 的快速電波爆發現象。當時使用標準電腦演算法分析約 400TB 的資料，結果發現該時段有 21 次快速電波爆發。柏克萊大學 SETI 研究員維沙爾·伽賈爾博士（Vishal Gajjar）表示，這些事件均發生在一個小時內，顯示爆發來源在靜止與活躍狀態中不斷交替。研究人員希望使用人工智慧演算法重新分析這些數據。
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加州柏克萊大學博士生張雲凡（Yunfan Zhang，音譯）及研究團隊，使用西邁博士研究團隊以傳統演算法發現的爆發來訓練卷積神經網路（convolutional neural network），並對 2017 年的舊數據重新進行分析。他們發現 72 次未被偵測到的爆發，使得 FRB 121102 自被發現以來，所偵測到的爆發次數累積到 300 次之多。
研究團隊也發現，快速電波爆發並不規律，此項發現將有助於縮小科學家推測快速電波爆發來源的範圍。此外，人工智慧也能幫助理解這些謎樣來源的能量從何而來。
西邁博士表示：「無論快速電波爆發是否與高等外星生命有關，『突破聆聽』計畫能開拓一個全新且迅速成長的領域，以幫助我們更加了解宇宙。」
參考資料：
- Sanders, R., (2018, September 10). AI helps track down mysterious cosmic radio bursts. Berkeley News
- Gajjar, V. et al., ApJ 2018, 863(1). Highest Frequency Detection of FRB 121102 at 4–8 GHz Using the Breakthrough Listen Digital Backend at the Green Bank Telescope.
