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量子SETI

与宇宙的问题是,它的大。不只是大的物理规模上相比,人类占据的领域,但在原子,分子,小行星,行星,恒星和星系的绝对数量而言较大。这意味着,如果你想看看在你要花费非常多的时间和精力,刚刚经历的一切筛选宇宙一些特别的东西在那里。

有可能无处这个挑战更完全明朗了,不是在追求看是否有在宇宙中其他技术的物种在那里。该数字是惊人的。我们的星系,银河系,有些多达400十亿颗恒星的估计港口。现在,我们怀疑大多数人会主办的行星系统。如果任何这些地方的SUS覃复杂,交际生活,那么有渠道的荒谬编号,而他们可能 - 无论是有意或无意地 - 背叛他们的存在星系的其余部分。

的无线电传输可能数千个如果不是数百万的离散频率的存在。或在可见光,红外线,紫外线,甚至伽马射线频率其它电磁辐射。所有能够被脉冲,调制,极化,并改变跨越时间和根据未知的策略或事故。有可能是物理结构模糊,否则自然星光,或热能发光。或故意中微子排放,引力波,工程改造的分子振动的排放,和同位素编码的消息。这份名单是巨大的。

现在,我们”VE勉强触及表面。即使量化我们的缺点是相当具有挑战性的。在2018年的一篇论文赖特,Kanodia和Lubar应用多维测量无线电搜索和得出的结论是,在口语方面,我们迄今“看”在热水浴缸的价值的水相当于出所有的地球上的海洋。

但是这场比赛是在进行中,以改善这一点。最近的突破收听项目所释放的无线电望远镜数据的一些2 PB的一个新的数据集(从青银和帕克斯天文台)。这些数据由一系列的银河系平面周围测量(包括20个可能见证地球过境太阳已知系外行星系统),银河中心,和星际彗星21 /鲍里索夫。

然而,令人印象深刻因为这原始数据,它也代表只是一个开始,真正制约技术上可见生命的几率在我们小区什么需要滴。这引起了我们将如何能够通过SETI数据紧缩,因为它得到的范围越来越大的问题。

的一个关键问题是,我们不想过分偏向方式在我们审视这些数据。也许某处有一个美丽干净的“昙花一现”,也就是起源于无可辩驳的人工和外星人。但也许不是。我们如何寻找我们所不知道的?许多研究人员对这个问题苦苦思索。攻击的一个特别有希望的线也可以利用在过去十年左右的机器学习非凡的进步。尤其是深学习系统(层的第二虚拟神经网络的嵌套)擅长感测复杂微妙的相关性和模式数据

途径等剖成对抗性网络和卷积神经网络已经被研究作为方式通过SETI数据进行筛选。 - 寻找OUT-的最普通的结构而没有过度的偏见。一旦系统被训练它可以通过数据非常有效地翻腾。但是,还有擦。培训可以是一个巨大的计算负担。特别是当“规则集”本身是由深学习系统发现的;当我们把人类就跳出循环尽可能的。

这可能是SETI挑战的艰巨不只是在数据集的规模(并获取与在第一位置),但也呈开放无限制性问题。一旦我们允许的事实,我们可能不知道信号是如何编码的(无论是在无线电或光灯,或其他方式)的比赛很快就变得非常,非常昂贵。例如,谷歌的“变压器”深学习系统,可以在数千个处理器的运行,以培养数以亿计的参数。但是,能源成本是惊人的,以训练运行时钟高达几十万的二氧化碳磅相当于碳足迹。

答案是什么?这可能是与量子计算。多达有难以忍受的炒作(和误解)围绕量子计算,它为一些,目前深学习系统依赖于(例如,非常大的矩阵操作)的任务保持巨大的承诺。这是可能的,我们会前夕ntually设法利用量子计算来帮助训练我们的机器,然后发挥他们巨大的SETI数据集。寻找的方式,我们甚至不能想象的信号。

当然,这也许是因为我们需要得到所有之前的幸运。但是,如果我们不这样做是有一定诗歌的想法,对发现其他智能可以从最深干,最扑朔迷离性质的规则我们的最佳工具。

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