多倫多大學以深度學習訓練 AI 演算法算出外星生命跡象

多年來，全球大型望遠鏡一直在聆聽遙遠外星文明訊號，但如何處理大量數據並辨認正是外星無線電訊號，是個大問題。

Peter Xiangyuan Ma為多倫多大學學生兼研究員，高中三年級時致力撰寫全新AI演算法，有助區分人類技術無線電與可能來自太空其他生命的訊號。仰賴這種演算法，研究人員得以從喜帕恰斯星表的820個恆星、累計超過480小時的觀測資料，找到5個星球的8個新無線電訊號，距離地球30~90光年。

技術名稱為貝塔卷積變分自動編碼器（β-Convolutional Variational Autoencoder），藉半自動分析每種可能候選者，同時降低過去判定錯誤率，用於搜尋地外文明計畫及其他瞬態研究設施，且減少大量人工排查及篩選時間。現在工具有了，怎麼使用又是另一個課題。論文發表於《自然天文學》期刊。