MADRID, 11 Sep. (EUROPA PRESS) - "Este trabajo es solo el comienzo del uso de estos poderosos métodos para encontrar eventos transitorios de radio", dijo Zhang. "Esperamos que nuestro éxito inspire otros esfuerzos serios para aplicar el aprendizaje automático a la radioastronomía". El equipo de Zhang utilizó algunas de las mismas técnicas que utilizan las empresas de tecnología de Internet para optimizar los resultados de búsqueda y clasificar las imágenes. Entrenaron un algoritmo conocido como red neuronal convolucional para reconocer las ráfagas encontradas por el método de búsqueda clásico utilizado por Gajjar y sus colaboradores, y luego lo soltaron en el conjunto de datos para encontrar ráfagas que el enfoque clásico omitió. "Ya sea que los mismos FRB eventualmente sean firmas de tecnología extraterrestre, Breakthrough Listen está ayudando a empujar las fronteras de un área nueva y de rápido crecimiento de nuestra comprensión del universo que nos rodea", agregó. Los nuevos resultados se describen en un artículo aceptado para su publicación en The Astrophysical Journal y disponible para su descarga desde el sitio web Breakthrough Listen.
