وفقا لما ذكرته صحيفة "ديلى ميل" البريطانية، اكتشف الخبراء بقيادة بيتر ما، الطالب بجامعة تورنتو، الإشارات بعد استخدام الخوارزمية لفحص 820 نجمًا في منطقة من الفضاء كان يُعتقد سابقًا أنها خالية من أي نشاط محتمل خارج كوكب الأرض.   وكانت الإشارات المؤقتة مفقودة في عمليات فحص سابقة للبيانات، ويشرح ما أن جزءًا من سبب ذلك هو أنه في العديد من الملاحظات، هناك الكثير من التداخل، قائلا: "نحن بحاجة إلى تمييز إشارات الراديو المثيرة في الفضاء عن إشارات الراديو غير المثيرة للاهتمام القادمة من الأرض."   طور الباحث جنبا إلى جنب مع علماء الفلك من معهد SETI، ومعهد Breakthrough Listen ومؤسسات البحث العلمي حول العالم، خوارزمية جديدة للتعلم الآلي يمكنها بشكل أفضل اختيار الإشارات الفضائية المحتملة من كل ضوضاء الخلفية على كوكبنا.   اشتمل على استخدام التعلم العميق، وهو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الذي يحاكي الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعًا معينة من المعرفة وهي تقنية أساسية في السيارات ذاتية القيادة.   أخذ الباحثون أساسًا خوارزمية كلاسيكية من جهاز كمبيوتر واستخدموا التعلم الآلي لتعليمه التمييز بين الإشارات الفضائية المحتملة والإشارات التي يسببها الإنسان، ولم تعثر الخوارزمية الحالية سابقًا على أي شيء عندما بحثت في بيانات الراديو من مجموعة مختارة من النجوم التي تم جمعها بواسطة تلسكوب روبرت سي بيرد جرين بانك في ولاية فرجينيا الغربية.   ومع ذلك، بدلاً من عدم وجود أي شيء يثير الاهتمام في تلك المنطقة من الفضاء، اكتشف ما وزملاؤه الآن ما يصل إلى ثماني إشارات راديو مختلفة قادمة منها. يبدو أن الإشارات الثمانية نشأت من اتجاه خمسة من مجموعة النجوم البالغ عددها 820، والتي تتراوح من 30 إلى 90 سنة ضوئية.