帮天文学家“大海捞针” 人工智能有了新办法

　　近年来，随着技术日益进步，天文学研究中产生了海量数据。天文学家要想从郭守敬望远镜、“中国天眼”FAST、LSST大型综合巡天望远镜等遍布世界的大型望远镜捕获的海量数据中找出有价值的信息以资研究，无异于大海捞针。 　　如何高效地处理这些数据，已成为现代天文学面临的一项重要挑战。由于人工智能在海量数据分析和处理方面所具有的突出优势，它也很自然地走入了天文学家的视野。 　　日前，中国科学院云南天文台丽江天文观测站龙潜研究员与云南大学中国西南天文研究所宇宙学研究组尔欣中教授团队合作，利用人工智能深度学习的方法，发现了38个新的强引力透镜候选体，为研究天体物理学问题提供了新的可靠的“宇宙探针”候选体。英国《皇家天文学会月刊》发表了这项研究成果。 　　天文观测产生海量数据 用机器学习给天体分类已十分普遍 　　随着下一代大规模测光巡天项目的开展，人们期待发现数以万计的强引力透镜系统。但如何在海量天体图像中快速地找到强引力透镜候选体