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Detectaron en Estados Unidos emisiones de radio con "posible origen extraterrestre"

Detectaron en Estados Unidos emisiones de radio con "posible origen extraterrestre"Detectaron en Estados Unidos emisiones de radio con "posible origen extraterrestre"

Lunes 20.2.2023
 10:28hs
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Luego de que en la última semana se hicieran virales en redes sociales las noticias acerca de los objetos no identificados derribados por Estados Unidos, astrónomos han captado ocho misteriosas señales de radio que podrían tener un origen extraterrestre.

Las ondas electromagnéticas se detectaron utilizando IA (Inteligencia Artificial) de última generación. Fueron enviados de áreas alrededor de cinco estrellas "cercanas" a una distancia de 30 a 90 años luz.

Los pulsos estaban "escondidos a simple vista" entre una gran cantidad de grabaciones de hace más de seis años.

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Un equipo internacional desarrolló un algoritmo informático para analizar la gran cantidad de información con más detalle.

Las señales fueron recogidas por el Telescopio Green Bank en West Virginia. Más grande que la Estatua de la Libertad, es parte del proyecto Breakthrough Listen destinado a identificar actividad extraterrestre. Originalmente, no se indicaron "objetivos de interés".

Pero la nueva red neuronal encontró que esto estaba lejos de ser el caso. El reexamen manual también confirmó que los hallazgos compartían varias características clave.

Las señales eran de banda estrecha, lo que significa que tenían un ancho espectral pequeño de solo unos pocos Hz (Hertz)

Los fenómenos naturales tienden a ser de banda ancha. Además, las lecturas, publicadas en la revista Nature Astronomy, tenían una "inclinación", lo que indica aceleración.

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También aparecían solo cuando el instrumento se enfocaba en una fuente celestial específica, y desaparecían cuando apuntaba hacia otro lado.

El coautor de la investigación, el Dr. Cherry Ng, del Centro Nacional Francés de Investigación Científica, en París, dijo que estos resultados ilustran dramáticamente el poder de aplicar métodos modernos de aprendizaje automático y visión por computadora a los desafíos de datos en astronomía, lo que resulta en nuevas detecciones, y un mayor rendimiento.

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