如果云計算在1982年就成為現(xiàn)實的話，科幻電影《外星人E.T.》中E.T. 的可能會更快的回歸自己的星球。對于那些并不是很了解的年輕人而言，E.T. 是同名叫座電影中的一個可愛的外星人——因為同行的植物學家同伴離開得太匆忙，他被不小心留在了地球上。最終，E.T. 在一個工具房中被當?shù)氐暮⒆影l(fā)現(xiàn)。孩子們用拼讀機、內(nèi)襯鋁箔的雨傘以及裝滿電極的咖啡罐發(fā)出了長距回擊波，最終成功幫助他聯(lián)系到了自己的家人。

上面說的只是三十多年前的情況。在已經(jīng)擁有機器人學習與云計算技術(shù)的今天，我們可以借助先進技術(shù)尋找外星人了嗎？答案是：肯定的。

就在上周的倫敦東部高性能計算中心，來自南非總部的IBM Research科學家 Francios Luus主持了有關(guān)深度學習計算環(huán)境和自主機器學習會議，這場一年一度的會議持續(xù)了三小時。

Luus 介紹了 IBM Bluemix Spark 項目的十二個參與者，他們將以艾倫望遠鏡陣列收集到的600萬個信號樣本為基礎分析壓縮數(shù)據(jù)。艾倫望遠鏡陣列的設計初衷，就是為了在厘米波長下能夠同時高效進行多項外星人研究。參與者們的目標是通過 Spark 和機器學習技術(shù)的結(jié)合來找到有關(guān)外星生命的異常數(shù)據(jù)。

“比起在這里研究機器學習，如果我們可能在其他地方找到外星生命，這件事想必更讓人振奮吧，” Luus 說到。

“單純一個人處理這些數(shù)據(jù)實在是太多了，所以我們允許任何人訪問。我們將在研討會上為大家介紹深度學習技術(shù)在應對挑戰(zhàn)時的應用——它將幫助參與者發(fā)現(xiàn)類似有關(guān)生命的異常數(shù)據(jù)值并將其可視化，這簡直太振奮人心。”

我們只是努力的將 IBM 和加利福尼亞 Mountain View 的SETI InsTItute 研究所的一部分進行結(jié)合，并同時使用 IBM 的存儲服務和 IBM 的 Bluemix Spark 服務來分析他們在過去幾年就已經(jīng)收集到的大量無線電望遠鏡數(shù)據(jù)。

團隊已經(jīng)基于構(gòu)建出了一個系統(tǒng)，整個系統(tǒng)由 IBM 云和為大眾提供原始數(shù)據(jù)的 Github 組成，同時還有一些輔助工具查看 Github 已有數(shù)據(jù)。

Luus 非常希望這項工作能夠得到大家的認同。“機器學習可以找到 SETI 團隊錯過的任何異常數(shù)據(jù)，這并非人機對抗，這是人機之間的協(xié)助工作，或許還有外星人的加入。”