腾讯云:AI 技术辅助中国天眼 FAST 找到 51 颗脉冲星

疑似脉冲星的信号图 FAST 一周就能产生 3000 多万张,如果靠人工处理,即使 24 小时工作,也需要一年多时间才能把这些图像处理完。

国家重大科技基础设施中国天眼 FAST 截至本月发现脉冲星数量已突破 1000 颗,超过同一时期国际其它望远镜发现脉冲星数量的总和。

腾讯云随后发文表示,自 2021 年腾讯与国家天文台、复旦大学联合启动“探星计划”开始,在腾讯云 + AI 技术的辅助下找到了 51 颗脉冲星,而其中有 28 颗,是在最近一年内使用业界最新的算法模型找到的

腾讯云:AI 技术辅助中国天眼 FAST 找到 51 颗脉冲星

▲ 中国天眼 FAST 从宇宙接收到的原始信号图,图源腾讯云下同

据介绍,疑似脉冲星的信号图 FAST 一周就能产生 3000 多万张,如果靠人工处理,即使 24 小时工作,也需要一年多时间才能把这些图像处理完。在早期,即便使用天文领域的专业软件,1TB 的数据也需要处理十几天。

合作早期,项目团队设计了一种基于多模态 + 半监督学习的 AI 解决方案:让 AI 不断深度“自学”天文知识,在收到原始信号后,无需人工标注,AI 先用天文知识进行预判和筛选,在大规模数据中自动建构有效信息,最后再进行人工对比。

如此一来,FAST 数据的处理速度提升了 120 倍以上。过去人工处理需要一年的工作,AI 不到 3 天就能完成,误报率也下降了 98%

腾讯云:AI 技术辅助中国天眼 FAST 找到 51 颗脉冲星

而在过去的一年多时间里,腾讯优图实验室设计出端到端算法模型 FastSearch,完全抛弃了过去对原始信号需要进行的过滤噪声、傅立叶变换等天文学专业处理和复杂标注,相当于没有“中间商”,节省了大量的算力和时间。

AI在线获悉,通过该模型,信号处理效率较合作初期的 AI 模型提升 15 倍,较 2021 年以前的处理方式提升了数百倍。甚至天眼捕获宇宙信号的速度,已经跟不上 AI“看图”的速度。

腾讯云:AI 技术辅助中国天眼 FAST 找到 51 颗脉冲星

相关资讯

智能计算加速搜索,中国天眼FAST寻获球状星团中迄今最长周期脉冲星

我们知道,球状星团是一种受引力束缚,成员由几万颗到数百万颗恒星组成的古老星团,在外观上大多呈球形,但也有可能受其他天体系统的引力影响使得形状偏离球形。球状星团的动力学演化过程,星族合成路径等是当今天文学界的研究热点。球状星团中的恒星经过数十亿年的演化,会坍缩成一些致密星,脉冲星是其中之一。通过了解球状星团中脉冲星的分布和性质,我们可以深入了解球状星团内部的密度分布、质量分布以及与其他天体的相互作用,进而获取球状星团的动力学演化过程,星族合成路径等。天文观测发现,脉冲星会周期性地向外辐射电磁波信号,这是它们在茫茫宇宙

大模型进入「实用」时代!腾讯助力「销冠」量产,5 分钟创建智能助手

今年年初,英伟达 CEO 黄仁勋因为劝人「别再学习计算机」被送上热搜。但其实,他的原话是「过去,几乎每个人都会告诉你,学习计算机至关重要,每个人都应该学会编程。但事实恰恰相反,我们的工作是创造计算技术,让大家都不需要编程,编程语言就是人类语言。」编程,是为了不再编程,这一愿景由来已久,而且在大模型出现之后逐渐成为可能。但在现阶段,直接把一个大模型丢给某个人或某个企业去用效果仍然不好。比如,你不能指望一个不会写 Prompt 的人利用大模型去构建一整个网站,也不能指望一个没有配置 AI 人才的公司把某个大模型变成公司

4篇论文入选数据库顶会,腾讯云突破数据库性能瓶颈

今日获悉,腾讯云数据库4篇论文入选国际数据库顶级会议VLDB,多项优化创新方案突破了数据库领域的性能瓶颈数等多项难题,技术创新能力再获国际权威认可。VLDB(International Conference on Very Large Data Bases)是数据库研究领域历史悠久的国际会议,与ICDE和SIGMOD并称数据库三大顶级会议,每年为数据库领域提供大量高质量的研究论文和研究成果,具有重要的学术价值和行业引导意义。近些年,随着新兴技术迅猛发展,各行各业产生的数据量呈爆炸式增长分布式、云原生等多种场景数据库