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看人工智能如何发现夜空中*亮的星

探寻暗物质,机器比人的神情好。近日《测算天体物理学和宇宙学》发布的一篇文章文献综述显视,美国劳伦兹伯克利国家实验室(以下简称“伯克利试验室”)等组织一同研发的深度神经网络Ai框架结构,能够寻找银河系里暗物质的征兆。 
  近些年,人工智能技术很多运用于天文学探讨。深度神经网络需要海量信息,而天文学这是Ai大显身手的行业。机器可以替猿类从茫茫大海里捞针,找到新的恒星、新的地外行星甚至暗物质。 
  分辨“引力场镜片”,Ai立功了 
  探寻“引力场镜片”是探讨暗物质遍布的主要方法。极大质量的物块会像镜片一样歪曲途经的光线,找到这种歪曲就能找到不发亮的质量物。 
  文献综述显视,伯克利试验室建立的深度神经网络Ai框架结构CosmoGAN,可以分析引力场镜片与暗物质的关系。它可以建立高保真、弱引力场镜片有界图。 
  曾几何时,探寻“引力场镜片”需用的仿真模拟和数据处理很繁琐。20名生物学家要花费了很多月的时间必须查询一块空間图形。物理学仿真模拟需要数十亿个测算小时,占有数兆字节数的磁盘空间。 
  神经网络的发展提供了可能。伯克利试验室上级领导的团队加入一种“添加性抵抗网路(GANs)”。学术研究穆斯塔法说:“也有别个深度神经网络方法可以从很多图形中获得有界图,但与竟争方法对比,GANs添加十分高像素的图形,同时仍有神经网络的效率高。” 
  现在,科学家可以用CosmoGAN分析大得多的天区,转速也迅速。 
  CosmoGAN不是*得到近展的天文学深度神经网络神经网络。例如多伦多大学利用深度神经网络技术分析月球陨石坑的卫星图像,P8高性能计算机的神经网络在只是几小时内发现7000个新的陨石坑,是以往很多年中猿类发现陨石坑总数的2倍。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟酒校区利用深度神经网络来检测和分析黑洞撞击的引力波。Ai在天文学异军突起。 
  数据过多,没机器玩不转 
  以往5年里,天文学行业的大部分方位都会尝试使用人工智能技术。考虑天文学要处理的数据之多,这是一个很自然的构思。让机器练习题去分析蛛丝马迹,不如此这般,将来的天文学将没法运行。 
  前不久开办的2019年GPU技术论坛会吸引住了全球的人工智能技术学家。论坛会找来加州大学圣克鲁兹校区的科学家布兰特·罗伯特森演说,他指明:“天文学稍后这场新的数据革命的风管”。罗伯特森认为,全新天文学仪器设备必须协助由深度神经网络驱动器的全新软件。 
  例如估计在3多年运作的大规格全天候巡查望远镜(LSST)。它巡查南天那一小半银河系中的370亿个星系,添加几部时间间隔20年的无间断视频。LSST配备的是31亿清晰度的摄影机,每天晚上产生30TB的数据,等于现在优秀天文望远镜一辈子奉献的所有数据。 
  再例如公顷列阵射电望远镜(SKA)。它遍及全世界,部分无线天线在非州西南8国布署,还有100万左右无线天线坐落于加拿大和英国。它的原始数据每日达到5百个PB,处理后也有50个PB左右。 
  “暗能量巡天”定编几亿个星系的星图;“盖亚”通讯卫星测绘工程太阳系数十亿恒星;“兹威基”项目每小时能够扫面3750平方米度的天区。在我国,FAST每日的文件大小将达250TB;郭守敬望远镜观察了901万条光谱,是全世界*大的天体光谱库…… 
  捕捉到猿类看不出来的策略 
  数据很多,生物学家尝试加聚这四个。但在GPU论坛会上,罗伯特森说,将来几个大型天文望远镜一起产生大量数据,加聚过后繁杂到猿类没法直接利用。而加州大学圣克鲁斯校区的生物学家尝试处理这个问题。电子信息科学系一位博士生建立的Morpheus深度神经网络框架结构,可以来源于望远镜的原始数据,逐清晰度地分类管理天体。 
  加州大学圣克鲁兹校区的中国科学家还要Ai科学合理探讨星系的产生。在他们2019年末发布的某项探讨中,生物学家用计算机仿真模拟的星系训炼计算机系统,让它培训星系演变的3个关键阶段。之后计算机系统分析来源于哈勃太空望远镜的星系图形,表現出奇好。 
  人工智能技术于面部识别,在海量信息训炼后,可以根据一张图,认出来这个人画妆和年迈时候的樣子。而银河系中很多图形也能用一样的方法来分类。 
  “深度神经网络可以探寻策略,机器能看到复杂的策略,而猿类看不见。”参加探讨的生物学家大卫·库说,“我们希望提高认识检测这种方法。在定义认证探讨中,机器也许成功地在数据中找到仿真模拟中确认的星系演变的不同阶段。” 
  帮科学家找寻其它太阳系行星 
  2018年末的一篇文章报导显视,Google人工智能技术使力,从开普勒系外行星观察数据库查询里找到新的小行星。小行星是很难探寻的。坐落于外太空的开普勒通讯卫星观查145000颗相近太阳光的恒星,从恒星色度很弱变化来发现小行星。纪录4年的数据中,包括大概35000个疑为的小行星纪录。科学家用机器相结合人眼来鉴别,但*暗*弱的数据信号常被移除。 
  在GoogleAi的帮助下,我们发现了开普勒90i和开普勒80g二颗新小行星。也让开普勒90被核对为第一位最少拥有8颗小行星的外
 
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