看人工智能 如何發(fā)現(xiàn)夜空中最亮的星 數(shù)據(jù)太多

，沒機器玩不轉

尋找暗物質

，機器比人的眼神好。近期《計算天體物理學和宇宙學》發(fā)表的一篇論文顯示，美國勞倫茲伯克利國家實驗室(以下簡稱“伯克利實驗室”)等機構共同研制的深度學習AI框架，能夠探尋宇宙里暗物質的跡象。

近幾年

，人工智能越來越多應用于天文學研究。深度學習需要海量數(shù)據(jù)，而天文學正是AI大顯身手的領域。機器可以替人類從茫茫大海里撈針，捕捉到新的恒星、新的地外行星甚至暗物質。

辨認“引力透鏡”

，AI立功了

尋找“引力透鏡”是研究暗物質分布的基本方法。巨大質量的物體會像透鏡一樣扭曲路過的光線

，找出這種扭曲就能捕捉到不發(fā)光的質量物。

論文顯示，伯克利實驗室建立的深度學習AI框架CosmoGAN

，可以分析引力透鏡與暗物質的關聯(lián)。它可以創(chuàng)建高保真、弱引力透鏡收斂圖。

曾幾何時

，尋找“引力透鏡”所需的模擬和數(shù)據(jù)處理很麻煩。20名科學家花費了好幾個月的時間只能查看一小塊空間圖像。物理模擬需要數(shù)十億個計算小時，占用數(shù)兆字節(jié)的磁盤空間。

神經(jīng)網(wǎng)絡的進步提供了機會

。伯克利實驗室領導的團隊引入一種“生成性對抗網(wǎng)絡(GANs)”。研究者穆斯塔法說：“也有別的深度學習方法可以從許多圖像中得到收斂圖，但與競爭方法相比