天文大数据助力AI人才培养

发布时间:
2019-07-09 09:55
修改时间:
2019-07-09 09:55
文章类别:
VO新闻
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近日,由睡前Futurelab主办,中国青少年发展基金会、网易科技联合主办;国家天文台、北京希尔贝壳科技有限公司协办,华为手机全程战略合作的“未来杯高校AI挑战赛”落下帷幕。国家天文台研究员、中国虚拟天文台项目负责人、公众超新星搜寻项目联合发起人崔辰州博士,天文与空间科学学院办公室副主任毛永娜博士代表国家天文台出席了颁奖典礼。崔辰州博士在典礼上为选手和来宾们做了《大数据时代的天文学》的主题演讲。

活动现场

 

该比赛图像赛道的题目为“运用AI图像技术助力超新星搜索”,所使用的数据由中国科学院国家天文台提供。来自全国7个赛区,483支队伍的选手们利用这些真实天文数据展开了一场充满挑战的探索之旅。他们通过搭建模型为超新星AI搜寻提供了更快速、便捷的方式。经过激烈角逐,来自中国科学院大学、哈尔滨工程大学等高校的五支队伍取得优异成绩。

崔辰州博士与图像赛道获奖选手代表合影

崔博士在报告中指出,天文学已进入多信使时代,引力波、中微子等非电磁波段探测数据的加入,让本已极具挑战性的天文大数据再度升级。近几年,利用机器学习与人工智能技术进行天文学研究,通过展开跨界合作促进学科发展,以数据驱动开展天文科普教育等议题备受关注。

崔辰州博士做主题报告

他表示,天文数据作为科学数据的代表,标准化程度高、丰富且有复杂性,可以为机器学习、数据挖掘等算法训练提供优质的样本。如果能够善用这些数据产品,联合天文学家和AI高手们共同分析,不仅能够激发公众的科学兴趣、促进人才培养,还将推动AI行业的进步,更可以助力天文界产出更多、更好的科研成果。

崔辰州为图像赛道获奖选手颁奖

 

本次比赛是继2018年国家天文台与阿里云合作举办“天文数据挖掘”天池大赛后,又一次利用真实天文数据开展,有广泛参与度的计算机算法大赛。“天池大赛”的题目为郭守敬望远镜(LAMOST)巡天光谱分类,吸引了国内外共843支参赛队伍、948名选手参赛。他们使用人工智能的技术和方法,参与到天文科学的探索之中,利用高效、高准确率的自动化算法来解决天文研究中的实际问题。

“天文数据挖掘”天池大赛选手与评委合影

两次比赛的成功举办,证明了开放、丰富的天文数据资源可以有效推动交叉领域的数据应用和复合型人才培养。此外,两次赛事参与人数众多,在高校学子和公众中间引起强烈反响,也让更多人有机会通过研究数据增长了天文知识。这种形式很好地诠释了以数据驱动的天文科普教育(DAEPO)的理念,也填补了国内在这一领域的空白。

 

关于超新星及PSP项目

超新星是恒星演化过程中的一个阶段,是银河系之外的星系中某个大质量恒星死亡时发生的大规模爆发,在我们看来就是某个星系中突然多了一个星点。

由星明天文台和中国虚拟天文台(China-VO)合作开展的公众超新星搜寻项目(Popular Supernova Project,PSP)是面向普通大众的宇宙新天体搜寻项目之一,是首次基于国内业余天文观测数据策划实施的全民科学(Citizen Science)项目。观察者在PSP系统中通过看图搜索,排除数以百万计的小行星、相机噪点、鬼影、宇宙射线等干扰项,最终将发现的可疑目标上报。

PSP项目迄今为止已累计发现在超新星及河外新星候选体26颗,每天看图(正常出图日)超过1.5万人次,是专业天文队伍和业余天文队伍深度合作的一次成功尝试。

如欲了解更多关于超新星及PSP项目的知识,可以访问网站:http://psp.china-vo.org/

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Ms. Yang Hanxi
(文章作者:

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