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天文學(xué)并非虛無(wú)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(shuō)過(guò)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。

天文和科技交織向前三十年

過(guò)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(lái)只能靠「等」的天文學(xué)家可以通過(guò) 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(lái)臨對(duì)于本來(lái)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(lái)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(lái)確認(rèn)星系合并導(dǎo)致了恒星爆發(fā)。

越來(lái)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(wú)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(lái)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(guò)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(lái)，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(wàn)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(guò)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(lái)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(lái)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(guò)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(guò)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(lái)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(lái)的問題不僅僅是訓(xùn)練的問題，還有存儲(chǔ)和計(jì)算。