下一代望遠(yuǎn)鏡功能強(qiáng)大，將能夠掃描數(shù)百萬(wàn)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(lái)說(shuō)，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(lái)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(guò)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(lái)自佛羅里達(dá)海灣大學(xué)的天文學(xué)家德里克 布西希說(shuō)：“因?yàn)槲覀儫o(wú)法有效處理這些數(shù)據(jù)流，所以我們必須改變?cè)瓉?lái)的操作模式?！?/p>

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(lái)10年內(nèi)，用一部汽車(chē)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。總體來(lái)說(shuō)，預(yù)計(jì)它將收集超過(guò)5000萬(wàn)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(shuō)。對(duì)此進(jìn)行粗略分析，結(jié)果顯示，在過(guò)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(guó)家實(shí)驗(yàn)室的湯姆?韋特蘭德說(shuō)，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(lái)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(lèi)為真實(shí)或虛假事件（比如是一架飛過(guò)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(wàn)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?！叭斯に俣纫呀?jīng)趕不上機(jī)器，”韋特蘭德說(shuō)，“這些工作需要機(jī)器對(duì)接來(lái)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(wàn)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(shuō)到。接下來(lái)，人工智能可以對(duì)它進(jìn)行分類(lèi)，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(lèi)去“看看人工智能無(wú)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(lèi)，將有相似之處的數(shù)據(jù)組合在一起，然后交由人類(lèi)對(duì)“人工智能無(wú)法識(shí)別的1%”進(jìn)行分析。李-布朗說(shuō)：“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?！睓C(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(shuō)，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(lèi)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(shū)亞?皮克說(shuō)：“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?！盤(pán)eek說(shuō)，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(kāi)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(lèi)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(wèn)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(xiě)軟件呢？”Vestrand問(wèn)道?！皩?duì)于不尋常事件，有一部分是常見(jiàn)的，但對(duì)于那些不常見(jiàn)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?！?/p>