外星人离我们已不再遥远
如果云计算在1982年就成为现实的话，科幻电影《外星人e.t.》中e.t. 的可能会更快的回归自己的星球。对于那些并不是很了解的年轻人而言，e.t. 是同名叫座电影中的一个可爱的外星人——因为同行的植物学家同伴离开得太匆忙，他被不小心留在了地球上。最终，e.t. 在一个工具房中被当地的孩子发现。孩子们用拼读机、内衬铝箔的雨伞以及装满电极的咖啡罐发出了长距回击波，最终成功帮助他联系到了自己的家人。
上面说的只是三十多年前的情况。在已经拥有机器人学习与云计算技术的今天，我们可以借助先进技术寻找外星人了吗？答案是：肯定的。
就在上周的伦敦东部高性能计算中心，来自南非总部的ibm research科学家 francios luus主持了有关深度学习计算环境和自主机器学习会议，这场一年一度的会议持续了三小时。
luus 介绍了 ibm bluemix spark 项目的十二个参与者，他们将以艾伦望远镜阵列收集到的600万个信号样本为基础分析压缩数据。艾伦望远镜阵列的设计初衷，就是为了在厘米波长下能够同时高效进行多项外星人研究。参与者们的目标是通过 spark 和机器学习技术的结合来找到有关外星生命的异常数据。
“比起在这里研究机器学习，如果我们可能在其他地方找到外星生命，这件事想必更让人振奋吧，” luus 说到。
“单纯一个人处理这些数据实在是太多了，所以我们允许任何人访问。我们将在研讨会上为大家介绍深度学习技术在应对挑战时的应用——它将帮助参与者发现类似有关生命的异常数据值并将其可视化，这简直太振奋人心。”
我们只是努力的将 ibm 和加利福尼亚 mountain view 的seti institute 研究所的一部分进行结合，并同时使用 ibm 的存储服务和 ibm 的 bluemix spark 服务来分析他们在过去几年就已经收集到的大量无线电望远镜数据。
团队已经基于构建出了一个系统，整个系统由 ibm 云和为大众提供原始数据的 github 组成，同时还有一些辅助工具查看 github 已有数据。
luus 非常希望这项工作能够得到大家的认同。“机器学习可以找到 seti 团队错过的任何异常数据，这并非人机对抗，这是人机之间的协助工作，或许还有外星人的加入。”
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