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帮天文学家“大h针?人工有了(jin)新办?/B>

【CPS中安|?cps.com.cn】 研究人员利用人工的深度学习方法,发现?8个新的强引力透镜候选体Qؓ研究天体物理学问题提供了(jin)新的“宇宙探针”候选体?/span>

  q年来,随着技术日益进步,天文学研I中产生?jin)v量数据。天文学家要想从郭守敬望q镜、“中国天眼”FAST、LSST大型l合巡天望远镜等遍布世界的大型望q镜捕获的v量数据中扑և有h(hun)值的信息以资研究Q无异于大v捞针?/span>

  如何高效地处理这些数据,已成为现代天文学面的一w要挑(xi)战。由于h工智能在量数据分析和处理方面所h的突Z势,它也很自然地走入?jin)天文学家的视野?/span>

  日前Q中国科学院云南天文C江天文观站龙潜研究员(sh)云南大学中国西南天文研究所宇宙学研I组欣中教授团队合作,利用人工深度学习的方法,发现?8个新的强引力透镜候选体Qؓ研究天体物理学问题提供了(jin)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(jin)q项研究成果?/span>

  天文观测产生量数据用机器学习给天体分类已十分普?/span>

  随着下一代大规模光巡天目的开展,Z期待发现C万计的强引力透镜pȝ。但如何在v量天体图像中快速地扑ֈ强引力透镜候选体Q近q来Qh工智能的快速发展,lhcL供了(jin)一U新的可能?/span>

  ?009q发升I的世界首个用于探测太阳pdcd行星的飞行器开普勒太空望远镜ؓ例,仅在起初3q半的Q务期内,q控了(jin)过15万个恒星pȝQ同时也产生?jin)v量数据。这些数据通常要经p机处理Q但当计机识别Z定的信号Ӟ又必M靠hcd析,判断其是否是行星轨道所产生的,q项巨大的筛查工作单靠美国国家航I天局(NASA)的科学家或科学小l,是无法有效完成的?/span>

  “如此大的数据量Qh工分析在很多时候已l达不到所需要的速度。借助人工的优势,我们可以极大地提升对数据的分析速率。”龙潜向U技日报记者介l,人工展现出来的效率和准确性远高(sh)传统Ҏ?/span>

  龙潜研究员长期从事h工智能深度学习方面的研究。近期,他与欣中教授团队合作,构徏q训l了(jin)一个卷U神l网l,用来L强引力透镜pȝ。他们把q个|络应用到欧z南方天文台2.6c_E天望q镜(VST)千^方度巡天数据Qƈ扑ֈ?8个新的强引力透镜候选体。此ơ构建的经|络Q也可应用于其他大型望远镜的巡天数据?/span>

  “在q项工作中,我们用计机分别模拟?jin)强引力透镜囑փ和非强引力透镜囑փQ从而来训练计算机。我们发玎ͼ在准备训l计机的图像时Q非强引力透镜囑փ比强引力透镜更加重要。”尔ƣ中_开始的分析中,他们使用单的规则星系囑փ作ؓ非强引力透镜训练hQ发现结果正率非常低。只有把各种可能的非引力透镜囑փ都考虑q来之后Q才能得到比较好的结果?/span>

  “这像在教电脑认识什么是狗的时候,q要告诉它猫、羊、牛{都不是狗。而如果你只告诉它猫不是狗Q电脑有非常大的概率把羊、牛认成狗。”龙潜说Q目前利用机器学习来对天文学中各U天体分cdl非常普遍,最单的是把恒星和星pd开Q或者把不同行态的星系q行分类Q以及利用星pȝ多重颜色来估计星pȝ距离{?/span>

  每秒可识别上万张照片新型经|络便于实时修改、训l和试

  人眼看强引力透镜pȝ的图像,最快就是每U钟看一张图。而计机每秒钟可以识别成千上万张囄?/span>

  龙潜研究员和欣中教授团队此番训l的q个L(fng)经|络Q可以充分利用GPUq行q行加速,通过装备更多或更强的GPUQ系l可以根据实际需要极大提升搜索速度和效率?/span>

  “这个神l网l的训练Q主要用模拟数据,只用了(jin)很少的h工标注数据,׃模拟数据可以L生成Q因此多h远大于人工标注数据Q进一步根据数据的特点调节训练参数和训l算法,使神l网l的泛化能力得到?jin)极大的提高。”龙潜说Q此外,研究人员?sh)用新型U学计算语言Julia完全自定义网l结构,׃Julia语言兼具速度和灵zL,使得经|络在CPU和GPU上都有良好的性能Qƈ且可以Q意切换,因此非常有利于研Ih员实时修攏V训l和试?/span>

  “我们还通过对引力透镜数据的研IӞ定制?jin)有针对性的型|络Q有效地抑制?jin)过拟合现象Q同时实验证明该|络h与大型网l相似的准确率。相比大型网l,型|络在普通计机l端可以训l和试Q不需要依赖大型GPU集群Q这为天文工作者用和改进|络提供?jin)便利。”龙潜说?/span>

  目前Q随着技术与装备水^快速发展,人工在天文学上的应用q(sh)来多。“我们计划对一些变源的多LD光变曲U来q行机器的快速分c,q样在实施大h巡天的时候,电脑可以自动Ҏ发现的变源进行筛选,q对我们感兴的天体做出提示Q以便进一步开展后l研I工作。”尔ƣ中_正因Zh工智能的帮助Q天文研I者得以从耗时单调的数据筛查分析中解脱出来Q当人力“大h针”难以招架之日,正是人工大显w手之时?/span>


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