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人工智能大幅提高引力透镜分析能力

2017年09月01日 14:54   来源:科学网


  美国斯坦福直线加速器中心(SLAC)国家实验室和斯坦福大学的最新研究首次表明,人工智能神经网络可以准确地分析引力透镜,且比传统的方法快1000万倍,报告发表于英国《自然》杂志上。
  
  引力透镜是爱因斯坦广义相对论所描述的一种现象。当光经过遥远星系、星系团及黑洞等具有巨大引力的天体附近时,会像通过凸透镜一样发生弯曲,其原理非常类似光学透镜的作用,因而称为引力透镜效应。根据光线变化在光谱外波段呈现的不规则程度,可以推算发光星系的年龄和距离。
  
  更重要的是,这种光线的扭曲还提供了一个关键线索,即质量是如何在空间上分布以及这种分布又是如何引起时间变化的,而它们恰恰关系到两个重要属性:宇宙中数量庞大的暗物质与推动宇宙加速膨胀的暗能量。
  
  不过直到现在,这类分析都是非常乏味的过程。引力透镜的视觉效果十分独特,难以用简单的数学规则描述,因此其筛选对于传统计算机很困难,数据上更涉及到大量数学透镜模型的计算机模拟,以及对透镜图像的对比。往往,一个透镜呈现的信息就要耗费数周甚至数月来完成。
  
  但现在凭借神经网络——一种模仿人类大脑结构,进行分布式并行信息处理的算法模型,研究人员已能够在几秒钟内完成同样的分析。在经过百万张图像训练后,神经网络就能够以与传统方法同样的精度瞬间分析,分析结果的准确性极高,已通过美国国家航空航天局(NASA)哈勃太空望远镜的真实图像和计算模拟得到了验证。
  
  论文作者之一的劳伦斯·佩罗·勒瓦瑟表示,现在只需输入计算要求,神经网络就可以在几分之一秒内,以完全自动化的方式生成结果。而人类就能腾出足够的时间,思考如何对宇宙提出正确的问题。

责任编辑:J-022

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