作者:易振平
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物以类聚，自然而生。孤独！独立不改，绕来绕去不危险。–道德经
图片图1。凝视宇宙(由工具产生)
自古以来，人类就对浩瀚星空空有着无尽的遐想，一直朝着探索之旅迈进。近年来，随着科学技术的飞速发展，人类加快了探索宇宙的步伐。通过使用先进的设备和技术，天文学家揭示了引力波、黑洞、暗物质和暗能量等惊人现象，大大加深了我们对宇宙的认识。
自2011年以来，人工智能(AI)技术经历了快速发展，成功跨越了科学与应用之间的技术鸿沟，在图像分类、语音识别、知识问答、无人驾驶等方面实现了重大突破，进入了蓬勃发展时期。在天文学领域，AI的应用也在逐年加速。基于arXiv上天文研究中关于AI的论文统计发现，论文数量从2013年的46篇增加到2022年的2328篇，十年间增长了50倍。
图2。arxiv physics近十年发表的AI文章数量(题目中检索到的机器学习、深度学习或神经网络等关键词的统计结果)。
天文学已经进入多波段、大样本、高信息量时代，望远镜等观测仪器产生的数据量已经成为真正的“天文数字”。人工智能技术在天文学中的应用越来越广泛。它的算法从传统的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完善，AI模型在特征提取和表征方面的能力显著增强。现在，我们已经能够通过光度图像直接识别非常暗的天体，比如低亮度星系(如图3所示)和L矮星(如图4所示)。这些天体几乎是可见光图像中可以辨认出的最暗的星系和恒星。
图3。AI搜寻横向低亮度星系(图片来源:邢永光山东大学易振平)
图4。艾《寻找L个小矮人》(图片来源:曹志、易振平、山东大学)
ChatGPT的空的诞生标志着AI的重大突破，被视为引发新一轮AI革命的里程碑。ChatGPT是大模型和大数据的结合。在天文学领域，积累了海量的观测数据。在算法和计算能力的支持下，天文学也将进入AI革命时代，很可能带来颠覆性的变化。
建立的数据分析模型可以从天文大数据中提取更丰富、更准确的信息。比如，我们可以直接从图像中自动检测和分类各种天体，自动融合多波段数据，提供可靠的天体属性参数，自动生成统计图表。
图5示出了图像描述任务的框架，其包括卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。模型可以识别图像中的物体，并用文字描述图像内容，即AI模型使计算机具备了“看图说话”的能力。这项任务涉及两种不同的信息模式，图像和描述文本。如何让AI模型充分利用多模态信息，相互交互，也是未来研究的一个趋势。
图5。一个图像描述任务框架
借助图像描述等技术，可以对天文图像进行自动分析，并以文字、图像、语音等直接友好的方式提供反馈结果。图6示出了自动分析暗能量相机的图像并生成文本反馈的示意图。
图6。利用AI大模型自动识别天文图像中的天体，并生成文字描述和目录。(来源:山东大学毕)
AI也将有助于加速新现象和新规律的发现。利用AI算法，有望高效识别隐藏在天文大数据中的趋势和相关性。例如，AI算法可以快速识别与系外行星相关的微弱信号，从而找到与地球文明相似的智能文明，即根据德雷克方程计算出的银河系中的潜在存在。这样的发现将为我们提供揭示宇宙奥秘的重要线索。
图7。德雷克方程用于估计银河系中的地球外星文明。
此外，AI还将广泛应用于望远镜的自动观测中，可以实时识别望远镜中感兴趣的物体，并帮助确定进一步观测的目标。这种自动化使天文学家能够高效地监测天空空并快速响应瞬态事件。
我们期望在不久的将来创建一个比ChatGPT更智能的天文AI模型，从而将天文学家从复杂的数据处理任务中解放出来，使他们能够更专注于科学研究。那时天文学家每天上班后做的第一件事，可能就是边喝咖啡边听AI助手的工作汇报，通过声音、图像或视频获取AI助手各个方向的分析结果。
让我们一起期待这个美好时代的到来吧！
图8。未来AI助手示意图(来源:网络)
作者简介
易振平，山东大学副教授，硕士生导师，山东大学天文大数据团队负责人。致力于天文学和计算机的交叉学科研究，应用AI算法提高天文数据的自动化和智能分析能力。
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