图片来自NASA

天文学家正在使用新的工具来探测更远的宇宙深处，不过随之而来的挑战是他们很快就会得到一些人类无法处理的数据。

为了将这些工具所产生的大量数据转化为改变世界的科学发现，普林斯顿大学高级研究所(Princeton’s Institute for Advanced Studies)的客座教授、加州大学圣克鲁兹分校(UC Santa Cruz)天文学副教授Brant Robertson正在通过人工智能来获取帮助。

 “天文学正处在一场新的数据革命的风口上”， 他在前不久的GTC大会上表示。

在几年内，世界上的观星者可以使用的一系列仪器将赋予他们曾经难以想象的能力。詹姆斯·韦伯太空望远镜将由美国国家航空航天局 (NASA)部署，其直径为6.5米，非常灵敏，足以让我们看到宇宙大爆炸仅仅几亿年后形成的星系。

大口径综合巡天望远镜（The Large Synoptic Survey Telescope）同样让天文学家感到兴奋。这架望远镜主要由美国国家科学基金会(U.S. National Science Foundation) 和能源部 (Department of Energy) 资助，建在智利的一座山顶上，天文学家每隔三晚就能对整个南方天空进行一次观测。这将产生每晚10TB的海量数据。

位于智利Cerro Pachón 的大型天气观测望远镜将于2020年完工，届时天文学家将有能力每三晚观测一次整个南部天空。

此外，装载一个2.88亿像素多波段近红外照相机的广域红外巡天望远镜（the Wide Field Infrared Survey Telescope）也将进入太空，其视野比哈勃太空望远镜大100倍。

Robertson说，这三种仪器加在一起将产生大量 “非常复杂” 的数据。 “我们想利用这些信息，尽可能多地学习，” 他说。 “无论是单个像素，还是将它们聚合在一起的数据都可以被利用。”

这项任务对人类来说太困难了。为了应对它，Robertson求助于人工智能。Morpheus是一个深度学习框架，由加州大学圣克鲁斯分校计算机科学系的博士生Ryan Hausen创建。它可以基于来自望远镜中的原始数据，逐像素地对天体(例如星系)进行分类。

Robertson在GTC大会上说： “各位工程师们的技术进步对天文学领域来说至关重要。”