AI 如何帮助绘制宇宙地图

人工智能（AI）已经成为理解世界的重要工具。现在，随着对太空探索的兴趣重新高涨，它也可能为其他世界做同样的事情。

尽管经过几十年的研究，科学家们仍然对地球大气层以外的宇宙了解甚少。绘制行星、星星、星系及其在太空中的运动将有助于这一点，但这在历史上一直是一个具有挑战性的任务。人工智能以几种方式使其变得更容易。

1. 识别天体

由于宇宙中有这么多东西离我们非常远，很难区分什么是什么。机器视觉系统可以通过区分不同的天体来帮助这一点，当用肉眼来做这件事时会很不可靠。

夏威夷大学的研究人员在2020年为此目的开发了一个有前途的AI模型。他们的神经网络可以 以98.1%的准确率识别星系，并分别以97.8%和96.6%的准确率识别星星和类星体。因此，他们能够编制一个300GB的天体目录，涵盖了天空的四分之三。

随着望远镜和卫星提供更多对宇宙的窥视，这样的分类算法可以使解释数据变得更容易。一旦科学家知道他们在看什么，他们就可以准确地进行进一步的研究。

2. 测量距离

绘制宇宙不仅仅是知道有什么在那里。研究人员还必须测量天体之间的距离，以了解规模和星系或计划未来卫星或航天器飞行的运动。人工智能也在这一领域提供帮助。

通过监测天体活动来计算距离需要复杂的数学方程——人工智能擅长解决这样的问题。一个解决方案 实现了76%的准确率，通过分析射电望远镜数据来确定分子云的大小和空间。另一个通过监测地面望远镜信号来测量伽马射线暴的距离。

这样的工具可以提供对宇宙中活动的规模和速度的更可靠的估计。随着模型通过更多数据而改进，它们可以为更安全的太空旅行提供信息或提供更好的对太阳耀斑或超新星等活动的洞察。

3. 了解过去的天空

人工智能还通过分析历史上的天体运动来帮助绘制宇宙。虽然可能没有历史上天空的详细记录，但由于光线传播所需的时间，天空的可见部分实际上是过去的表现。因此，科学家可以使用人工智能来模拟和理解太空中的过去趋势。

一项研究建立了一个人工智能模型来创建 银河系附近的17,000多个星系的目录。由于它分析了离地球如此遥远的区域，因此所得的模拟反映了遥远的过去，揭示了新的关于天体如何在千年中移动的信息。所得的地图包括研究人员此前不知道的暗物质结构。

这样的见解揭示了星系如何在整个历史过程中相互影响和移动。了解这一点对于更好地理解宇宙在更大规模上如何运作至关重要。

4. 预测未来变化

人工智能可以在学习过去的同时提供对未来的洞察。预测分析模型已经将这一概念应用于销售预测和疾病爆发追踪，它们也可以为重大天体事件做同样的事情。

模拟历史星系运动的AI解决方案揭示，银河系和仙女座星系正在相互靠近。有了更多数据和预测模型，科学家可能能够确定潜在的碰撞何时可能在遥远的未来发生。

人工智能驱动的预测在较小的规模上特别有帮助。预测分析可以帮助研究人员预测太阳风暴或小行星的运动，以便在可能对地球造成损害或破坏时采取行动。

5. 创建准确的行星地图

一些人工智能工具采取了更为狭隘的方法来绘制宇宙。虽然了解星星很重要，但创建物理行星表面的地图可能在近期内更有帮助，特别是随着太空探索的推进。NASA的火星探测漫游车 已经使用人工智能来导航，类似的技术可以创建详细的系外行星调查。

创建一个遥远行星的地质地图意味着需要从不同的来源结合大量数据。这可能很具有挑战性，需要花费大量时间，并且容易出错。人工智能可以更快、更准确地编译信息以形成可靠的单一真相来源。

机器学习可以在人类可能忽略的庞大数据集中找到趋势和相似之处。因此，它可能能够识别出人类可能会错过的地质结构。这些工具还可以将一组不同的数据转化为一个单一的、可用的地图，以帮助进一步的探索。

6. 加速绘图时间表

在所有应用中，人工智能绘图工具都加速了分析和理解宇宙的时间。这很重要，因为更快的发现会带来创新加速，并使得即使在时间紧迫的环境中也能进行更深入的研究。

日本研究人员的一项研究凸显了这一潜力。该团队开发了一个人工智能模拟器来模拟星系和暗物质的分布。它 只需一秒CPU时间，就可以在笔记本电脑上运行模拟，而正常情况下需要超级计算机数十个小时。这种速度也没有损失准确性。

当绘图过程需要更少的时间时，科学家可以进行更多的研究。因此，天文学界可以在不需要耗时、昂贵的项目（这些项目可能更难获得资金）的情况下获得更多的见解。

7. 使研究更易于访问

同样，人工智能使这种研究对更多的人来说是可行的。随着时间表的缩短，相关的成本也会降低。这些优化意味着较小的公司或资金较少的研究人员可以参与同样的研究。

传统的天文学调查 可以花费数十亿美元——这远远超过了许多公司或教育机构能够承担的费用。人工智能通过几种方式降低了这些费用。最明显的是，它减少了进行此类研究所需的时间，但其好处远不止于此。

复杂的机器学习模型可以在较少的数据下提供可接受的结果，从而降低相关成本。随着该技术的发展，预制算法变得越来越广泛可用，这进一步降低了技术费用和模型训练时间。这种趋势将使太空绘图民主化，从而促进更多样化的研究和创新。

人工智能正在解开宇宙的秘密

科学家必须以更大的细节来绘制宇宙，以便下一波太空探索能够起飞。人工智能可能是这一事业的关键。

人工智能已经在整个天文学研究领域推动了令人印象深刻的改进。随着更多团队采用该技术，它将变得更好——理想的参数将变得更加明确，相关数据将会增长。机器学习可能是第二次太空竞赛的催化剂，在这一趋势下。