Mit insgesamt 115 Millionen Datensätzen von Beobachtungen des Radioteleskops Green Bank in den USA, das im Rahmen der Initiative „Breakthrough Listen“ nach außerirdischen Signalen sucht, haben die Forscher ihre neue KI gefüttert. Aus dieser Datenmenge fischte das Programm 20.515 interessante Signale heraus – und erwies sich damit als hundert Mal effektiver als frühere Analysen der Daten mit gewöhnlichen Computerprogrammen. Nach Inspektion der ausgewählten Daten durch die Forscher blieben acht Signale übrig, die bei früheren Analysen der Daten übersehen worden waren. Weitere Radiobeobachtungen in Richtung dieser Signale blieben jedoch erfolglos – keines davon tauchte erneut auf. Damit lässt sich nicht prüfen, ob es sich um zufällige irdische Signale oder tatsächlich um Signale von fernen Sternen handelt. Jedenfalls, so die Folgerung der Forschenden, kann Maschinelles Lernen die Suche nach extraterrestrischen Signalen künftig erheblich beschleunigen.