Des algorithmes donnent aux scientifiques de nouvelles perspectives dans l’identification de signaux spatiaux. Les chercheurs de l’université de Berkeley, en Californie, ont utilisé l’apprentissage automatique d’une intelligence artificielle pour découvrir des sursauts radio qui proviennent d’une source mystérieuse située à 3 milliards d’années-lumière de la Terre. Les scientifiques du programme de recherche de vie extra-terrestre SETI (Search for Extra-Terrestrial Intelligence) se concentrent depuis plusieurs années sur les FRB (fast radio bust), ou sursauts radio rapides. Depuis leurs découvertes en 2007, les astrophysiciens ont commencé à enregistrer un maximum de ces occurrences. On ne connait pour l’instant pas grand-chose sur ces ondes, si ce n’est qu’elles proviennent de galaxies éloignées. Selon les théories, ces signaux viendraient des répercussions de l’effondrement d’une étoile à neutron dans un trou noir, ou, comme beaucoup au programme SETI espèrent, il pourrait s’agir de signatures des technologies laissées par une civilisation plus avancée. Une occurrence, captée le 26 août 2017, intéresse particulièrement les scientifiques. Le FRB 121102, est en effet unique en son genre : alors que la plupart des FRB sont uniques, celui-ci présente des séquences qui se répètent. Pour détecter ses séquences particulières, les scientifiques ont fait appel aux algorithmes d’une IA pour passer au crible les 400 téraoctets de données enregistrés sur une période de 5 heures le 26 aout 2017 par le Green Bank Telescope. Une première analyse avait permis d’identifier 21 rafales, tandis que grâce à l’algorithme, 72 autres rafales supplémentaires ont été découvertes. Ces mesures additionnelles apportent des précisions sans précédent pour l’étude de FRB 121102. L’équipe du SETI espère pouvoir utiliser ses données pour découvrir la source d’origine précise de ces ondes. L’algorithme va également être utilisé pour détecter d’autres types de signaux extra-terrestres.