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AI將如何改變天文?
作者:衣振萍
**來源:**中國科學院國家天文台
自古以來,人類對浩渺星空抱有無盡的遐想,不斷地邁向探索的征程。近年來,隨著科技的飛速發展,人類加快了對宇宙的探索步伐。通過運用先進的設備和技術,天文學家揭示了引力波、黑洞、暗物質與暗能量等令人驚奇的現象,這極大地加深了我們對宇宙的認知。
自2011年以來,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技術經歷了飛速發展,成功地跨越了科學與應用之間的技術鴻溝,在圖像分類、語音識別、知識問答、無人駕駛等方面實現了重大的突破,進入了蓬勃發展的時期。而在天文學領域,AI的應用也在逐年加速增長。通過對arXiv上涉及AI在天文研究方面的論文進行統計,發現從2013年的46篇增長到2022年的2328篇,十年間增長了50倍之多。
天文学已经进入了多波段、大样本和高信息量的时代,望远镜和其他观测仪器产生的数据量成为真正的“天文数字”。AI技术在天文学中的应用越来越广泛,其算法从传统机器学习发展到深度学习,分析任务从简单到复杂。随着神经网络结构的不断改进,AI模型在特征提取和表征方面的能力显著增强。现在,我们已经能够通过测光图像直接识别出非常暗的天体,例如低面亮度星系(如图3所示)和L矮星(如图4所示)。这些天体几乎是在可见光图像中能够被辨识出的最暗的星系和恒星。
ChatGPT的橫空出世標誌著AI的重大突破,被視為引發新一輪AI革命的里程碑。 ChatGPT是大模型和大數據相結合的成果。而在天文學領域,積累了海量的觀測數據,在算法和算力的支持下,天文學也將邁入AI革命的時代,很可能帶來顛覆性的變化。
建立的數據分析大模型可以從天文大數據中提取到更豐富、更準確的信息。例如,可以直接從圖像中對各類天體進行自動檢測和分類,自動融合多個波段的數據,提供可靠的天體屬性參數,並自動生成統計圖表。
圖5展示了一個圖像描述(image caption)任務的框架,由卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)構成。該模型可以識別圖像中的對象,並用文字描述圖像內容,即通過AI模型使計算機擁有“看圖說話”的能力。這種任務涉及到圖像和描述文本兩種不同的信息模態,如何讓AI模型充分利用多模態信息並進行交互,也是未來研究的一個趨勢。
借助圖像描述等技術,可以對天文圖像進行自動分析,並通過文字、圖像、語音等直接、友好的方式提供反饋結果。圖6展示了對暗能量相機遺珍巡天的一幅圖像自動分析並生成文字反饋的示意圖。
AI還將助力加速發現新現象和新規律。利用AI算法,有望高效地識別隱含在天文大數據中的趨勢和相關性。例如,利用AI算法可以快速識別與系外行星相關的微弱信號,從而找到與地球文明相似的智慧文明,這是根據德雷克方程推算出的銀河系中的潛在存在。這樣的發現將為我們揭示宇宙中的奧秘提供重要線索。
除此之外,AI還將被廣泛應用於望遠鏡的自動化觀測,能夠實時識別望遠鏡中感興趣的天體,並幫助確定優先進行進一步觀測的目標。這種自動化使天文學家能夠高效地監測天空,並迅速響應瞬態事件。
我們期待在不久的將來能夠創造出比ChatGPT更加智能的天文AI模型,從而將天文學家從繁雜的數據處理任務中解放出來,使他們能夠更專注於科學研究。到那時,天文學家每天上班後的第一件事可能是邊喝著咖啡,邊聽著AI助手匯報工作,通過聲音、圖像或視頻,全方位獲取AI助手的分析結果。
讓我們共同期待這個美好時代的到來!
作者簡介
衣振萍,山東大學副教授,碩士生導師,山東大學天文大數據團隊負責人。致力於天文與計算機交叉學科研究,應用AI算法提升天文數據的自動化、智能化分析能力。