腾讯云：AI 技术辅助中国天眼 FAST 找到 51 颗脉冲星
国家重大科技基础设施中国天眼 FAST 发现脉冲星数量突破千颗
一个里程碑式的数字刚刚达成：截至本月，中国天眼FAST发现的脉冲星数量已正式突破1000颗。这意味着什么？简单做个对比——这个数量，已经超过了同一时期国际上所有其他望远镜发现脉冲星数量的总和。这个成绩单，足以让世界天文界为之瞩目。
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在这份耀眼的成绩背后，有一股不容忽视的技术推力。腾讯云近期披露，自2021年联合国家天文台、复旦大学启动“探星计划”以来，借助其云与AI技术的辅助，已成功帮助筛选和发现了51颗脉冲星。更值得关注的是，其中有28颗是在最近一年内，通过业界最新的算法模型找到的。技术迭代带来的效率跃升，由此可见一斑。
从“人海战术”到“智能筛选”：一场数据处理的速度革命
要知道，发现脉冲星的过程，本质上是一场与海量数据的较量。FAST一周产生的疑似脉冲星信号图，数量就高达3000多万张。如果依赖传统人工肉眼筛查，即便全天候不停歇，处理完这批数据也得花上一年多。即便是在合作早期使用专业天文软件，处理1TB数据也得耗费十几天。效率瓶颈，一度是摆在科学家面前最现实的难题。
那么，破局的关键在哪里？答案是让AI“学会”天文知识。项目团队初期设计的基于多模态与半监督学习的AI解决方案，走的就是这样一条路径：让AI模型不断“自学”天文数据，在面对原始信号时，能够先利用内化的知识进行预判和初筛，自动从大规模数据中建构有效信息链，最后才交由科学家进行精确认证。
这套方法的成效立竿见影。FAST数据的整体处理效率，因此提升了120倍以上。原本需要耗时一年的工作，现在AI不到三天就能完成初步筛选。更妙的是，筛选的误报率还同步降低了98%，这意味着科学家能更专注于真正的候选目标，而不是被海量噪音干扰。
算法再进化：扔掉“中间商”，直达目标
当然，技术的脚步从未停歇。过去一年多，变革更加深刻。腾讯优图实验室推出的端到端算法模型FastSearch，带来了一次理念上的升级。它完全摒弃了传统流程中对原始信号必须进行的滤噪、傅立叶变换等专业预处理和复杂标注步骤。
这就好比去掉了所有“中间环节”，让AI能够更直接地“理解”原始信号。带来的好处是显而易见的：不仅节省了大量算力与时间，更将信号处理效率推向了新高度。据了解，新模型的处理效率，较合作初期的AI模型又提升了15倍。如果与2021年之前的传统处理方式相比，提升幅度更是达到了数百倍之巨。
以至于出现了一个“幸福的烦恼”：天眼捕捉宇宙信号的速度，已经开始跟不上AI“读图”和分析的速度了。这种数据处理能力上的反超，无疑为后续更深远、更快速的宇宙探索，铺平了道路。
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