ИИ 18 октября 2026, 22:41 МСК

Нейросеть для поиска сигналов SETI приняла часть земных помех за кандидатов

Проверка классификатора на 15 000 внедрённых сигналов показала, что он ненадёжно отличает земные радиопомехи от потенциальных техномаркеров.

Автор работы использовал реальные фоновые данные радиотелескопа Грин-Бэнк и сигналы десяти типов пяти уровней интенсивности. В одном из тестов доля ложных срабатываний составила 62,7%, а базовая полнота обнаружения настоящих сигналов — 55,25%.

S-образные сигналы модель находила с полнотой до 90%, а импульсные и рассеянные всплески почти не отличала от фона. Для узкой линии, похожей на обучающие данные, полнота упала с 59% до 9% при более высокой интенсивности; причину автор не установил.

Проблему связывают с тем, что классификатор видел только ON-панели (наведение на звезду) и не видел OFF-панелей, по которым проверяют связь с направлением на цель. Фильтр сравнения ON и OFF снизил ложные срабатывания с 62,7 до 0,7%, но сохранил лишь 1,4% реальных обнаружений.

Автор подчёркивает, что результат не отменяет пользу нейросетей: тестировалась одна модель и синтетические сигналы. Дальше планируется проверить другие модели, учитывающие различия ON и OFF и дрейф частоты.

• 15 000 внедрённых сигналов
• Ложные срабатывания до 62,7%
• Фильтр сохранил лишь 1,4% реальных сигналов