研究人员利用人工智能的深度学习方法，发现了38个新的强引力透镜候选体，为研究天体物理学问题提供了新的“宇宙探针”候选体 。
近年来，随着技术日益进步，天文学研究中产生了海量数据 。 天文学家要想从郭守敬望远镜、“中国天眼”FAST、LSST大型综合巡天望远镜等遍布世界的大型望远镜捕获的海量数据中找出有价值的信息以资研究，无异于大海捞针 。
如何高效地处理这些数据，已成为现代天文学面临的一项重要挑战 。 由于人工智能在海量数据分析和处理方面所具有的突出优势，它也很自然地走入了天文学家的视野 。
【帮天文学家“大海捞针”，人工智能有了新办法】日前，中国科学院云南天文台丽江天文观测站龙潜研究员与云南大学中国西南天文研究所宇宙学研究组尔欣中教授团队合作，利用人工智能深度学习的方法，发现了38个新的强引力透镜候选体，为研究天体物理学问题提供了新的可靠的“宇宙探针”候选体 。 英国《皇家天文学会月刊》发表了这项研究成果 。
天文观测产生海量数据 用机器学习给天体分类已十分普遍
随着下一代大规模测光巡天项目的开展，人们期待发现数以万计的强引力透镜系统 。 但如何在海量天体图像中快速地找到强引力透镜候选体？近年来，人工智能的快速发展，给人类提供了一种新的可能 。
以2009年发射升空的世界首个用于探测太阳系外类地行星的飞行器开普勒太空望远镜为例，仅在起初3年半的任务期内，就监控了超过15万个恒星系统，同时也产生了海量数据 。 这些数据通常要经由计算机处理，但当计算机识别出一定的信号时，又必须依靠人类分析，判断其是否是行星轨道所产生的，这项巨大的筛查工作单靠美国国家航空航天局（NASA）的科学家或科学小组，是无法有效完成的 。
“如此大的数据量，人工分析在很多时候已经达不到所需要的速度 。 借助人工智能的优势，我们可以极大地提升对数据的分析速率 。 ”龙潜向科技日报采访人员介绍，人工智能展现出来的效率和准确性远高于传统方法 。
龙潜研究员长期从事人工智能深度学习方面的研究 。 近期，他与尔欣中教授团队合作，构建并训练了一个卷积神经网络，用来寻找强引力透镜系统 。 他们把这个网络应用到欧洲南方天文台2.6米巡天望远镜（VST）千平方度巡天数据，并找到了38个新的强引力透镜候选体 。 此次构建的神经网络，也可应用于其他大型望远镜的巡天数据 。
“在这项工作中，我们用计算机分别模拟了强引力透镜图像和非强引力透镜图像，从而来训练计算机 。 我们发现，在准备训练计算机的图像时，非强引力透镜图像比强引力透镜更加重要 。 ”尔欣中说，开始的分析中，他们使用简单的规则星系图像作为非强引力透镜训练样本，发现结果正确率非常低 。 只有把各种可能的非引力透镜图像都考虑进来之后，才能得到比较好的结果 。
“这就像在教电脑认识什么是狗的时候，还要告诉它猫、羊、牛等都不是狗 。 而如果你只告诉它猫不是狗，电脑有非常大的概率把羊、牛认成狗 。 ”龙潜说，目前利用机器学习来对天文学中各种天体分类已经非常普遍，最简单的是把恒星和星系分开，或者把不同行态的星系进行分类，以及利用星系的多重颜色来估计星系的距离等 。
每秒可识别上万张照片 新型神经网络便于实时修改、训练和测试
人眼看强引力透镜系统的图像，最快就是每秒钟看一张图 。 而计算机每秒钟可以识别成千上万张图片 。
推荐阅读
- 上海本帮菜有哪些 上海本帮菜有什么
- 兵家四圣六大将是哪些人，四圣是指谁？
- 蔬菜怎么保存时间长
- 避疫免灾是什么意思
- 《原神》神里绫人装备搭配解析
- 《艾尔登法环》新BUG “卡利亚式奉还”战灰所向披靡
- 席间花影坐前移什么意思
- 股市技术分析“三绝”其中这本最经典 底部三绝
- 四川启用森林资源管理“一张图” 森林资源管理
- 新“终身医疗险”有多好？