機器技術將幫助追蹤到外星技術

通常，正如你所料，系外行星在圍繞其恆星宿主運行時會導致這種變暗，但對於博亞吉安的恆星來說不是。「這不是一個球體，」SETI研究所的博士後研究員丹尼爾·賈爾斯在1月份的美國天文學會第243次會議上說。「它由一堆面板組成。它看起來像巨型結構的樣子。正因為如此，在2015年的結果之後，人群變得瘋狂。新聞文章，後續觀察，觀點文章，甚至只是一般的喋喋不休開始在天文學領域蕩漾。好，暫停。我幫你省了點麻煩，讓你知道最終的共識是：這些奇怪的下降不是由巨大的未來主義外星技術引起的。「可能是灰塵，」賈爾斯說。但事情是這樣的。

機器學習可以幫助跟蹤「這樣的信號」，「實際上在開普勒數據中被遺漏了，」賈爾斯解釋說。事實上，這篇論文背後的研究人員發現光降異常的一個重要原因是，公民科學家在尋找其他東西時偶然發現了它。或者正如賈爾斯所說：「人們沒有注意到。所以，這正是他和其他研究人員的目標。也許，他們相信，關於外星人的真相就在數據中，我們只需要尋找它。賈爾斯和他的團隊打算在NASA的凌日系外行星調查衛星（TESS）收集的數據中尋找令人困惑的、神秘的、有趣的和明顯的不尋常的信號。他們想要尋找沒有定義形狀，定義深度甚至定義時間框架的星光下降，即宇宙異常值。

NASA的TESS任務旨在識別系外行星，但這並不是不使用其數據來更好地了解恆星的理由。（圖片來源：MIT）

機器學習可以幫助跟蹤像這樣奇怪的下降，可以通過光度曲線來發現，它代表隨著時間的推移出現的不同亮度。「我們正在計算光子，」Giles簡單地解釋說。然而，真正的挑戰恰恰是團隊希望如何開始這個非常任務：機器學習。過程大致如下：研究中使用的TESS數據基於衛星對不同天空扇區進行觀察。這些扇區一次觀察了大約30天；在掃描期間，TESS每30分鐘拍攝一次觀察區域的快照。這最終導致該團隊獲得了大約6000萬條準備進行分析的光曲線，這些曲線是為亮度超過14等的恆星生成的。

在星等系統中，較小的數字比較大的數字更亮-例如，0星等的物體比5星等的物體亮100倍。滿月以12.6左右的星等o進入負相，太陽照射在-27左右。諸如此類。下一步是開始根據形狀和周期等因素大規模組織燈光曲線。「我們正在處理6000萬個不同的光曲線，所以我們需要它們便宜且易於計算」。賈爾斯說。「我們計算這些便宜的指標，然後在上面運行異常檢測，這是一個基於密度的異常檢測-我們會發現哪些功能突出。

然後，在將數據剔除到可管理的大小之後，團隊準備應用更精細的技術，通常需要更多的計算能力，包括細節和難做的分析。「我們確保這種行為確實存在，並且是天體物理學的，而不是由於儀器問題。賈爾斯說。如果某物表現出可識別的模式，那麼，是時候回到剔除階段了。「最後，我們通過手動，」賈爾斯說，「因為沒有什麼比人眼更擅長發現奇怪的東西了。

為了發現一名外星人，你需要一名人類。

老實說，我很高興聽到一些本質上人類可以找到奇怪的東西，就像沒有機器真的可以。我認為這是我們努力尋找智能外星人的理由。我想，我們天生就好奇，並且不知何故被模式中的失誤所吸引。「我們可以在一定程度上使用ML方法，」Giles告訴Space.com，「但最終，我們需要能夠理解為什麼會發生這種情況。也許一個充滿即使是最精確的數據集的池就是這樣-一個充滿高精度數據集的池-直到人類開始解析以建立連接機器還沒有被編程來識別。「對於像異常檢測這樣的東西，還有一個額外的技巧，」賈爾斯說。「沒有真值，所以我們不能訓練一些東西來找到最奇怪的東西，或者最有趣的東西，因為我們不一定知道那是什麼。

KIC 8462852和另一顆明亮的恆星進行比較，顯示它在左側（東）有一個明顯的突出。（圖片來源：Boxaiian et al）

沒有外星人巨型結構：恆星的奇怪變暗可能是由塵埃引起的「外星人巨型結構」恆星再次與奇怪的調光我們能和外星人交流嗎？即使涉及到旨在模仿人類結構的標準機器人，科學家們的一個限制步驟是關於解碼決定我們移動方式的物理定律。這是因為，作為人類，我們真的不需要知道人類的某些方面是如何工作的。他們只是工作。例如，幾年前，一個團隊在弄清楚我們的指紋如何影響我們的握力方面取得了突破。你知道當你洗滑溜溜的盤子時，你本能地知道如何用力握住盤子，以免它們從你的手中掉下來？

在整個過程中你都在無意識地考慮你的指紋。但科學家們不得不制定一個新的物理定律，將這種本能轉化為書面事實。對於機器學習和人工智慧，似乎也有類似的擔憂，儘管這兩者在技術上都是可以訓練的，可以提出自己的一些解決方案。讓機器編程去尋找我們以前沒有發現的東西是很困難的，因為我們會告訴它去尋找什麼？這有點像科學家們如何擁護詹姆斯·韋伯太空望遠鏡，因為它可能會回答一些我們從未想過要問的宇宙問題。「AI和ML可以為我們做的是有限的，但只要我們了解ML具體在做什麼，也有很多機會。賈爾斯說。這是精神糧食。

貝克賽安星在紅外線和紫外線。（圖片來源：IPAC/NASA,STScL(NASA)）/維基共享資源)

然而，賈爾斯說，該團隊也在試圖尋找確實可編碼的特定異常。「我們已經將近200萬種不同的人工信號注入光曲線中，這些光曲線沒有我們所知道的任何傾斜特徵，但仍然存在偽影，因此它們仍然有行為。他說。至於到目前為止的異常結果？「到目前為止，這些都沒有像巨型結構一樣對我們說話，「但他們肯定很有趣。」

By: Monisha Ravisetti

FY: 何丹懷（懷）

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