新火種
2023-12-28 
FAST首席科學家：AI是天文學重要工具，尋脈沖星難在哪
2020年1月，被譽為“中國天眼”的500米口徑球面射電望遠鏡（FAST）啟動運行以來，中國天文學在脈沖星的觀測研究上，有了長足的進步。據國家天文臺3月發布的消息，自通過國家驗收啟動運行以來，中國天眼FAST設施運行穩定可靠，發現的脈沖星數量已達到300顆。
為什么脈沖星如此重要？據新華社此前的報道，脈沖星是一種快速旋轉的中子星，由恒星演化和超新星爆發產生，可用于引力波探測、黑洞等相關研究，這有助于解答許多重大物理學問題。
不過，即使有了中國天眼FAST的加持，尋找脈沖星也不是一件簡單的事兒——據中國青年報1月份的報道，FAST在2018年觀測時，峰值數據率每秒就可以達到38G。其產生的海量數據，給FAST團隊帶來了巨大挑戰。
面對海量的數據，如同大海撈針一般的搜索過程，人工智能或許可以發揮作用。
7月9日，在2021世界人工智能大會期間，騰訊與國家天文臺合作的“探星計劃”宣布正式啟動，雙方將基于優圖實驗室計算機視覺技術、騰訊云的計算及存儲能力，幫助中國天眼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中脈沖星搜索，助力天文探索。
AI如何幫助天文學家尋找星星？如果沒有AI，尋找脈沖星這個活兒，是如何實現的？尋找到脈沖星后有什么用？中國科學院國家天文臺研究員、FAST首席科學家李菂在接受澎湃新聞在內的媒體采訪時做出介紹。
并非像大眾想象的那么“原始”，據李菂介紹，實際上，AI已經是天文學研究的一項基礎工具。“AI現是一個非常基礎的重要的工具。我們現在前沿很多課題是因為有AI的能力才這么設計的。”李菂說，“比如原來對電磁場的采樣，30年以前的項目和現在的項目是完全不一樣的，那時候的科學家和工程師要根據那時候的能力來設計項目，所以我們現在一開始坐在這兒想這個項目的時候，已經把我們有可能用到的技術算進去了。”
李菂表示，問天文學使不使用機器學習、深度學習等人工智能技術，就好像問“20年前天文學用不用電腦一樣”，這些技術用得很多。
但真正遇到的挑戰是，在李菂的團隊里，雖然已經在普遍地使用AI，但一般只能用公開可以拿到的現成工具，目前沒有真正能夠做AI開發的人，“即使是能夠去學一下新的技術，這樣的人可能也就四、五個。”
據統計，天眼FAST在1周內產生的數據大約相當于3000萬張信號圖，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，需要用一年的時間才能處理。
“一天多少個T的數據，靠一個人或者一個小團隊，顯然是有問題的。”李菂說。
中國天眼FAST所產生的數據，也就是AI需要處理的信號圖具體都有什么內容？據李菂介紹，信號圖是多種特征的組合，“數據是對電磁場的高速采量，在這上面做信號處理和頻譜分析，得到的是一個視頻，就是動態譜。一個維度是時間，一秒鐘700轉，有1萬個點。另一個維度是頻率。”李菂稱，“這個東西人眼是沒辦法處理的，因為太快了。1秒鐘1萬譜，從你眼前閃過去了。（所以）我們處理的大多數情況是照片，把它截出來。截出來以后可能量還是太大了，所以要做進一步的信息提取。”
復雜的圖像數據
巨大的數據量，卻正好是云和人工智能的最佳試驗場。
今年初，主攻計算機視覺領域的騰訊優圖實驗室幾位天文愛好者提出，可以將計算機視覺技術用于天文學中對脈沖星的搜索。在聯系到國家天文臺后，很快達成了合作意向。“我們會用機器學習的方式來尋找疑似樣本，再交給專業的人員看是不是我們真正發現了信號。”騰訊優圖實驗室副總經理黃飛躍介紹。
在云和AI的輔助下，脈沖星搜索效率將得到顯著提升——前述數據的處理，如果通過AI預篩選，只需要3天時間就可以完成。
黃飛躍介紹，AI探星的難點在于，過去做深度學習最核心的是要有海量的已經標注的數據作為訓練數據，以優化和調整模型，但天文領域有標注的訓練數據相對偏少，因此用來訓練時存在難度。此外，不同型號的觀測設備所得到的數據、展現形式各異，也增加了數據處理的難度。
對于缺少標注的數據，黃飛躍稱，該團隊采用了“自監督的學習方法”，對于不同場景和設備的數據，則引入了“跨域學習”的技術。最終的效果是效率和準確率都有了比較大的提升。
“這個階段進行得很快，最近已經有脈沖星的發現，這是實打實的科學成果，我們還是非常興奮的。”據李菂透露，與騰訊合作以來，已經新發現了5顆脈沖星。
在“捕捉”到脈沖星以后，具體要研究它的什么信息？李菂告訴澎湃新聞記者，“先要測量它的時間特性，還有它輻射的特性，它在一個周期里強度是怎么變化的，這個蘊含了星體周圍的條件。”
“還有一個比較有意思的是：（脈沖星的）信號穿過星際空間，星際空間不完全真空，還有電子，就像光穿過水一樣，會有折射。折射在我們這個領域叫做射散，因為不同頻率的光速度不一樣，這樣會產生類似于聲波的多頻效應，高頻的信號先到，低頻的信號后到。通過處理，我們可以得到特征，通過這個特征繼續反推星際空間中存在的物質。”《自然》就曾對2021年最值得關注的科學事件做出預測稱，脈沖星將助力探測引力波。
李菂將脈沖星的研究在天文學中的地位，比作人工智能技術的發展。
可見的是，隨著大數據、云計算等的發展，人工智能技術的研究與應用顯著加速。而觀測設備的升級，讓脈沖星的發現步伐也大大加快。人工智能成為各行各業的助手，而脈沖星也成為人們研究宇宙的支點。
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