Der Suche nach außerirdischem Leben hat sich seit 1999 das Projekt SETI verschrieben, ein Akronym für Search for Extraterrestrial Intelligence. Stets optimistisch, das zu finden, wonach sie suchen, dringen die Astronomen mit den Antennen ihres Teleskops weit in unser Universum vor – und haben aktuell ziemlich guten Erfolg damit.
Wie es die Forscher in einer Pressemitteilung beschreiben, konnten sie 72 neue „schnelle Fast Radio Bursts“ (FRB) aufzeichnen, die ihrer Meinung nach aus einer mysteriösen Galaxie stammen, die drei Milliarden Meilen von uns entfernt liegt. Für die Auswertung ihrer Daten nutzen sie Maschinelles Lernen.
Sind es SOS-Signale von Aliens?
Um das klarzustellen: Es handelt sich bei den Signallen nicht um Morsecode oder verschlüsselte Instruktionen für den Bau eines Teleporters. Ein FRB, auch schneller Radioblitz, Extragalactic Fast Radio Transient oder Blitzar genannt, ist ein einmaliger Ausbruch im Bereich der Radiostrahlung. Er dauert nur Millisekunden und stammt aus wahrscheinlich extragalaktischer Entfernung. Seit dem ersten gemessenen FRB im Jahr 2001 und seiner Entdeckung in den Datensätzen ganze fünf Jahre später wird das Phänomen erforscht, seine Ursachen sind noch weitgehend unbekannt.
Die bislang einzige kosmische Radioquelle, die diese Ausbrüche regelmäßig verzeichnet, ist die FRB 121102. Verschiedenste Forscherteams vermuteten dahinter eine starke magnetische Umgebung, dann stand fest: Es ist ein drei Milliarden Lichtjahre entferrntes Sternentstehungsgebiet in einer Zwerggalaxie. Allein bei einer fünfstündigen Aufnahme ihrer Radioausbrüche im August 2017 konnten 400 Terabytes an Sendedaten aufgenommen werden.
Was ist besser als klassische Algorithmen?
Die Daten, die die Wissenschaftler nun im September von FRB 121102 aufzeichneten, stammen vom Green Bank Telescope in West Virginia, USA. Es ist auf die Quelle ausgerichtet. Mit Standard-Algorithmen konnten die Astronomen zunächst 21 FRBs verzeichnen, erst Maschinelles Lernen machte die gesamten 72 Ausbrüche schließlich aus. Gerry Zhang ist Student im Aufbaustudium an der Universität Berkeley, an der das SETI-Projekt angesiedelt ist. Er machte das neuronale Computernetzwerk möglich.
„Gerrys Arbeit ist spannend, nicht nur, weil sie uns hilft, das dynamische Verhalten von FRBs zu erschließen“, sagte Andrew Siemion, Leiter des SETI Research Centers gegenüber TechCrunch. „Sie ist außerdem ein Versprechen, dass Maschinelles Lernen Signale aufspüren kann, die klassische Algorithmen übersehen.“
Viel steht also noch nicht fest über die mysteriösen Signale. Die Arbeit am SETI wird weitergehen. Wir halten euch auf dem Laufenden. Mehr zum SETI-Projekt findet ihr hier.