前言:

天文學(xué)并非虛無縹緲,而是人類科技的永動(dòng)機(jī),天文學(xué)既是推動(dòng) AI 重要的前端,又是受益AI最大的學(xué)科。

如果說過去人類的好奇心和求知欲讓人類仰頭看天,那么今天科技的進(jìn)步和應(yīng)用愈發(fā)重要,讓天文學(xué)家擁有更加先進(jìn)和快速的方法論同時(shí),決定了我們能看多遠(yuǎn)的天空。

作者 | 方文

圖片來源 |  網(wǎng) 絡(luò)

天文和科技交織向前三十年

過去三十年,人類社會(huì)被互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化深刻地改造,原來只能靠「等」的天文學(xué)家可以通過 AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)加快研究步伐。

以前用發(fā)現(xiàn)愛因斯坦環(huán)推導(dǎo)前景暗物質(zhì)分布的方式是解愛因斯坦場(chǎng)方程,要用超級(jí)計(jì)算機(jī)算兩個(gè)星期。

然而現(xiàn)在,AI算法可以做圖像訓(xùn)練,從圖像到圖像,不管中間的方程。

算力的提升、大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨對(duì)于本來需要巨大算力的天文計(jì)算,變得更加迅速。

使用AI降噪進(jìn)一步把信噪比提高,相當(dāng)于把望遠(yuǎn)鏡的口徑變大,更有效地濾掉沒用的噪聲。

另一方面,未來三十年將是天文學(xué)極速發(fā)展的三十年。

近十年的諾貝爾獎(jiǎng),天體物理拿了五個(gè),因?yàn)樘煳膶W(xué)正在極大受益于科技,處于加速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。

看看這些例子:在日本,科學(xué)家們正在使用智能AI驅(qū)動(dòng)望遠(yuǎn)鏡對(duì)太空中的物體進(jìn)行分類,從而幫助物理學(xué)家編寫和檢驗(yàn)假設(shè)。

美國(guó)宇航局的詹姆斯韋伯太空望遠(yuǎn)鏡,不久將能讓使用者看到宇宙大爆炸后兩億年形成的星系。

一批天文學(xué)家首次在一項(xiàng)星系合并研究中使用人工智能,來確認(rèn)星系合并導(dǎo)致了恒星爆發(fā)。

越來越多的天文學(xué)家正將人工智能作為一種強(qiáng)大的探索工具,提供豐富而復(fù)雜的數(shù)據(jù)、分類星系、篩選數(shù)據(jù)以獲取信號(hào)、發(fā)現(xiàn)脈沖星、識(shí)別不尋常的系外行星等。

在這個(gè)全新的世界里,有無數(shù)未經(jīng)探索的應(yīng)用正在被試驗(yàn),也由此產(chǎn)生了一系列人工智能天文工具。

AI輔助下脈沖星搜索效率將得到顯著提升

作為世界上最靈敏、單口徑最大的射電天文望遠(yuǎn)鏡,中國(guó)天眼 FAST工程的核心目標(biāo)在于搜尋與發(fā)現(xiàn)射電脈沖星。

而脈沖星被稱作宇宙中的燈塔,對(duì)其進(jìn)行研究,有望得到許多重大天體物理學(xué)問題的答案。

然而,由于脈沖星的信號(hào)暗弱,易被人造電磁干擾淹沒,需要借助具有極高靈敏度的FAST望遠(yuǎn)鏡來進(jìn)行探索與觀測(cè),即科幻電影中常見的“星圖定位導(dǎo)航”。

面對(duì)海量的數(shù)據(jù),如同大海撈針一般的搜索過程,人工智能或許可以發(fā)揮作用。

7月9日,在2021世界人工智能大會(huì)期間,騰訊與國(guó)家天文臺(tái)合作的[探星計(jì)劃]宣布正式啟動(dòng)。

雙方將基于優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、騰訊云的計(jì)算及存儲(chǔ)能力,幫助中國(guó)天眼FAST提升脈沖星搜索效率,并輔助快速射電暴和近密雙星系統(tǒng)中脈沖星搜索,助力天文探索。

2020年1月,被譽(yù)為“中國(guó)天眼”的500米口徑球面射電望遠(yuǎn)鏡(FAST)啟動(dòng)運(yùn)行以來,中國(guó)天文學(xué)在脈沖星的觀測(cè)研究上,有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。

FAST在1周內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大約相當(dāng)于3000萬張信號(hào)圖,如果以人工肉眼處理,按照1張/秒速度,在不吃不喝不休息的條件下,需要用一年的時(shí)間才能處理。

如果通過AI預(yù)篩選,只需要3天時(shí)間就可以完成,將極大的節(jié)省人工時(shí)間成本。

現(xiàn)階段AI在天文發(fā)展中的阻礙

AI需要進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,其核心需求便是:擁有海量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),用它們來調(diào)整優(yōu)化算法模型。

但天文研究里,帶有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)相對(duì)偏少,會(huì)給模型訓(xùn)練帶來困難。

大膽運(yùn)用技術(shù)手段去突破當(dāng)前AI普惠的瓶頸,不過當(dāng)前的瓶頸不是在技術(shù)和應(yīng)用的需求上,而是在開發(fā)的效率上。

現(xiàn)在AI開發(fā)的效率太低,嚴(yán)重阻礙了技術(shù)和需求的結(jié)合,現(xiàn)在的模式還是比較傳統(tǒng)的手工作坊的模式。

AI探星的過程并非不簡(jiǎn)單,首先深度學(xué)習(xí)最核心的是要有海量的已標(biāo)注數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),再利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來調(diào)和整優(yōu)化模型。

可是天文領(lǐng)域標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)相對(duì)偏少,訓(xùn)練面臨很多困難;

其次,同樣的天體信號(hào)用不同的望遠(yuǎn)鏡和設(shè)備觀測(cè),得到的數(shù)據(jù)和展現(xiàn)形式并不完全一樣。

此外,海量的數(shù)據(jù)帶來的問題不僅僅是訓(xùn)練的問題,還有存儲(chǔ)和計(jì)算。

結(jié)尾:

看看星空,會(huì)覺得自己渺小,所以什么事情仔細(xì)一想,都沒什么大不了。

就像對(duì)AI的未知,仍然大于已知一樣,人類對(duì)宇宙的探索也永無止盡。

137億光年之外,也許是無底黑暗,也許是明媚星辰。

部分資料參考:時(shí)代財(cái)經(jīng):《當(dāng)億萬富豪太空內(nèi)卷,馬化騰用AI圓太空夢(mèng),優(yōu)圖吳運(yùn)聲:3天完成1年工作量》,極客公園:《仰望星空的天文學(xué)家,站到了 AI 風(fēng)口上》,澎湃新聞:《FAST首席科學(xué)家:AI是天文學(xué)重要工具,尋脈沖星難在哪》,讀芯術(shù):《AI與天文學(xué):人工智能儀器為探索超乎想象的世界提供了可能性》,科學(xué)奧秘檔案館:《AI助力天文學(xué)研究,科學(xué)的背后,是人類文明的飛躍》,觀察者網(wǎng):《助力天眼探星,中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)走向縱深之地》

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