下一代望遠(yuǎn)鏡功能強(qiáng)大，將能夠掃描數(shù)百萬顆恒星，并生成大量的數(shù)據(jù)，而天文學(xué)家將負(fù)責(zé)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對(duì)于天文學(xué)家來說，這些數(shù)據(jù)太多了，因而并不能為數(shù)據(jù)篩選或建模帶來益處，所以天文學(xué)家們轉(zhuǎn)向打算利用人工智能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
底線：過去，算法對(duì)天文學(xué)家們有所幫助，但隨著最近人工智能的發(fā)展，尤其是圖像識(shí)別能力的提高以及計(jì)算速度的提高、成本的下降，這些技術(shù)將會(huì)被更多的研究人員所使用。來自佛羅里達(dá)海灣大學(xué)的天文學(xué)家德里克 布西希說：“因?yàn)槲覀儫o法有效處理這些數(shù)據(jù)流，所以我們必須改變?cè)瓉淼牟僮髂Ｊ健?rdquo;
舉個(gè)例子：智利建造的高達(dá)8.4米的鏡望遠(yuǎn)鏡（LSST）將在未來10年內(nèi)，用一部汽車大小的數(shù)碼相機(jī)，每隔幾天就對(duì)整個(gè)南方的天空進(jìn)行拍攝?？傮w來說，預(yù)計(jì)它將收集超過5000萬千兆字節(jié)的原始數(shù)據(jù)。
創(chuàng)新點(diǎn)：有些新方法，“5到10年前還不存在，他們的出現(xiàn)或者提高了運(yùn)算速度，或者提高了運(yùn)算的精確度，”堪薩斯大學(xué)的研究生唐納德?李-布朗說。對(duì)此進(jìn)行粗略分析，結(jié)果顯示，在過去的五年中，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行研究的天文學(xué)論文數(shù)量增加了5倍。
天文學(xué)家是如何利用人工智能的：
1）用望遠(yuǎn)鏡進(jìn)行協(xié)調(diào)配合
洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室的湯姆?韋特蘭德說，觀測(cè)天空的大型望遠(yuǎn)鏡將會(huì)對(duì)“短暫的天象事件”進(jìn)行觀測(cè)——它們是新信號(hào)或“夜空作怪”的來源。
其中一些事件——比如伽馬射線暴，被Vestrand稱為“黑洞誕生公告”——持續(xù)時(shí)間僅不到一分鐘。在這么短的時(shí)間內(nèi)，它們需要被探測(cè)到，被歸類為真實(shí)或虛假事件（比如是一架飛過的飛機(jī)而已），然后用最合適的望遠(yuǎn)鏡對(duì)準(zhǔn)它們從而進(jìn)一步進(jìn)行調(diào)查。
有了像LSST這樣的望遠(yuǎn)鏡，每天晚上可能會(huì)檢測(cè)到5萬個(gè)短暫事件，同時(shí)，世界各地?cái)?shù)百個(gè)望遠(yuǎn)鏡也會(huì)協(xié)同進(jìn)行工作。“人工速度已經(jīng)趕不上機(jī)器，”韋特蘭德說，“這些工作需要機(jī)器對(duì)接來完成”。
2）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
在兩年的時(shí)間內(nèi)，每隔30分鐘，NASA新型凌日系外行星勘測(cè)衛(wèi)星就會(huì)傳回近半個(gè)天空的全幅照片，為天文學(xué)家們提供2000萬顆恒星的信息以便觀察。
“今后關(guān)于這些恒星的數(shù)據(jù)將比我們以前了解的總量還要多，”布西說到。接下來，人工智能可以對(duì)它進(jìn)行分類，如果它們有一些相似之處，就把它們組合在一起，然后交給人類去“看看人工智能無法識(shí)別的1%”。
當(dāng)時(shí)的想法是，人工智能可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將有相似之處的數(shù)據(jù)組合在一起，然后交由人類對(duì)“人工智能無法識(shí)別的1%”進(jìn)行分析。李-布朗說：“利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具可以獲取恒星的溫度信息或金屬性質(zhì)，這不僅比我們以前的方法更精確，而且速度也比之前快十億倍。”機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)利用于對(duì)黑洞的研究，用于尋找外行星，并用于對(duì)宇宙及其參數(shù)進(jìn)行建模。布澤西說，在處理數(shù)據(jù)方面，人工智能能夠以始終如一的穩(wěn)定性執(zhí)行任務(wù)，而人類想要達(dá)到相當(dāng)?shù)乃绞欠浅＠щy的。
3）用于挖掘數(shù)據(jù)
太空望遠(yuǎn)鏡科學(xué)研究所的約書亞?皮克說：“所得到的大部分天文學(xué)數(shù)據(jù)都被丟棄了，但其中有些數(shù)據(jù)卻蘊(yùn)含著深層的物理信息，只是我們不知道怎么對(duì)其進(jìn)行發(fā)掘而已。”Peek說，產(chǎn)生這些美麗的星云圖像之后，其中的信息經(jīng)常會(huì)被丟棄。他正在開發(fā)一種叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，可以將圖像分類為不同的對(duì)象，進(jìn)而從關(guān)于彌散性等離子體和氣體結(jié)構(gòu)中提取特征信息——這是宇宙中大多數(shù)正常物質(zhì)存在的狀態(tài)。然后，天文學(xué)家們就可以研究宇宙中不同結(jié)構(gòu)之間的異同。
一個(gè)重要的問題是：“為了發(fā)現(xiàn)仍不知如何描述的東西，你應(yīng)該如何編寫軟件呢？”Vestrand問道。“對(duì)于不尋常事件，有一部分是常見的，但對(duì)于那些不常見的異常事件，應(yīng)該怎么處理呢？”
而這將是真正存在新發(fā)現(xiàn)的地方，因?yàn)楹苊黠@，你并不知道它們是什么。”
（選自：Axios 作者：Alison Snyder 編譯：媒體智能 參與：Sarah 原文鏈接:https://www.axios.com/astronomers-are-using-ai-to-study-the-vast-universe-fast-1515610061-451926e4-02f9-4460-9f68-a7489e7c6577.html】
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