Os misteriosos sinais extraterrestres, conhecidos como Rajadas Rápidas de Rádio, ficaram mais fáceis de serem captados, graças a um aluno de doutorado da Austrália.
Para entender o desafio de capturar dados das Rajadas Rápidas de Rádio – RRR, vale a pena passar algum tempo em uma noite de verão assistindo crianças tentando pegar vaga-lumes. Os insetos piscam rapidamente e de forma inesperada em lugares variados e desaparecem quando as crianças chegam lá … apenas para vê-los piscar em outro lugar.
Rápidas rajadas de rádio – as misteriosas ondas de rádio de outras galáxias – agem de maneira semelhante, com o desafio adicional de que sua piscada aconteceu bilhões de anos atrás. Então traçar a luz de volta à fonte – pegar o “vagalume RRR” – é impossível sem poder olhar bem no momento que ela piscou.
Embora não ajude os caçadores de vaga-lumes (boas notícias para os insetos), a Inteligência Artificial pode ter permitido que um grupo de astrônomos assistisse a rajadas rápidas de rádio em tempo real.
É fascinante descobrir que um sinal que viajou pela metade do universo, alcançando nosso telescópio após uma jornada de alguns bilhões de anos, exibe uma estrutura complexa, como picos separados por menos de um milissegundo.
Isso explica porque Wael Farah, um aluno de doutorado da Swinburne University of Technology (Austrália), foi inspirado a desenvolver um sistema de detecção de rajadas rápidas de rádio, e é a primeira pessoa a descobrir RRRs em tempo real com um sistema de aprendizado de máquina totalmente automatizado.
Mas como ele fez o que nenhum outro cientista fez antes? Com aprendizado de máquina. Conforme descrito num comunicado de imprensa da universidade, anunciando a publicação do estudo de Farah (com outros) nos Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Farah usou o computador no local no Molonglo Radio Observatory, perto de Canberra, para reconhecer os sinais de RRRs e capturá-los imediatamente, filtrando os sinais de telefones celulares, transmissão terrestre, pulsares e outras ondas de rádio.
Este é um grande negócio?
Utilizando um sistema de detecção de RRRs em tempo real, capturamos voltagens brutas para cinco dos seis eventos, o que permitiu estudos de dispersão coerente e resolução de tempo muito alta (10.24 μs) das rajadas.
O estudo revela que o sistema de detecção de RRRs de Farah Encontrou cinco RRRs em tempo real no curto período entre junho de 2017 e dezembro de 2018. Para colocar isso em perspectiva, a primeira RRR foi detectada em 2007 e apenas cerca de 40 foram vistas desde então. Farah encontrou mais cinco em apenas 18 meses, incluindo uma RRR descrita como “a mais energética até agora”.
Mas espere … há mais. O estudo não encontrou nenhuma explosão repetida, o que mostra o quão difícil é encontrar, e estimou que há cerca de 59 a 157 RRRs ocorrendo a cada dia, o que é sete vezes menos do que as estimativas anteriores. Esta é mais uma razão para parabenizar Farah e sua equipe pelo desenvolvimento de seu sistema de detecção…
Para entender o desafio de capturar dados das Rajadas Rápidas de Rádio – RRR, vale a pena passar algum tempo em uma noite de verão assistindo crianças tentando pegar vaga-lumes. Os insetos piscam rapidamente e de forma inesperada em lugares variados e desaparecem quando as crianças chegam lá … apenas para vê-los piscar em outro lugar.
Rápidas rajadas de rádio – as misteriosas ondas de rádio de outras galáxias – agem de maneira semelhante, com o desafio adicional de que sua piscada aconteceu bilhões de anos atrás. Então traçar a luz de volta à fonte – pegar o “vagalume RRR” – é impossível sem poder olhar bem no momento que ela piscou.
Embora não ajude os caçadores de vaga-lumes (boas notícias para os insetos), a Inteligência Artificial pode ter permitido que um grupo de astrônomos assistisse a rajadas rápidas de rádio em tempo real.
É fascinante descobrir que um sinal que viajou pela metade do universo, alcançando nosso telescópio após uma jornada de alguns bilhões de anos, exibe uma estrutura complexa, como picos separados por menos de um milissegundo.
Isso explica porque Wael Farah, um aluno de doutorado da Swinburne University of Technology (Austrália), foi inspirado a desenvolver um sistema de detecção de rajadas rápidas de rádio, e é a primeira pessoa a descobrir RRRs em tempo real com um sistema de aprendizado de máquina totalmente automatizado.
Mas como ele fez o que nenhum outro cientista fez antes? Com aprendizado de máquina. Conforme descrito num comunicado de imprensa da universidade, anunciando a publicação do estudo de Farah (com outros) nos Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Farah usou o computador no local no Molonglo Radio Observatory, perto de Canberra, para reconhecer os sinais de RRRs e capturá-los imediatamente, filtrando os sinais de telefones celulares, transmissão terrestre, pulsares e outras ondas de rádio.
Este é um grande negócio?
Utilizando um sistema de detecção de RRRs em tempo real, capturamos voltagens brutas para cinco dos seis eventos, o que permitiu estudos de dispersão coerente e resolução de tempo muito alta (10.24 μs) das rajadas.
O estudo revela que o sistema de detecção de RRRs de Farah Encontrou cinco RRRs em tempo real no curto período entre junho de 2017 e dezembro de 2018. Para colocar isso em perspectiva, a primeira RRR foi detectada em 2007 e apenas cerca de 40 foram vistas desde então. Farah encontrou mais cinco em apenas 18 meses, incluindo uma RRR descrita como “a mais energética até agora”.
Mas espere … há mais. O estudo não encontrou nenhuma explosão repetida, o que mostra o quão difícil é encontrar, e estimou que há cerca de 59 a 157 RRRs ocorrendo a cada dia, o que é sete vezes menos do que as estimativas anteriores. Esta é mais uma razão para parabenizar Farah e sua equipe pelo desenvolvimento de seu sistema de detecção…
Fonte: https://www.ovnihoje.com/2019/08/11/sinais-extraterrestres-agora-captados-em-tempo-real-com-a-inteligencia-artificial/
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