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 当人类首张黑洞照片公布问世,全球为之沸腾!这是一个位于代号为M87的星系的黑洞,距离地球5300万光年,质量相当于60亿颗太阳!

可不要小瞧了这样一张并不清晰的黑洞真相,它的背后是全球200多位科研专家,动用了8组遍布全球的毫米/亚毫米波射电望远镜,长时间曝光拍摄10天,并通过2年的“冲洗”,才得以让人们在百年的探索之后,第一次目睹黑洞的模样!

根据爱因斯坦的相对论学说,黑洞一旦形成,其界限之内的所有物质都无法逃逸,连光也不例外。换句话说,我们没办法采用电磁波手段对不发光的黑洞进行拍摄。

不过科学家们找到了“曲线救国”的办法:利用黑洞边界的物质——这些物质发出的辐射可以逃逸到远处并被人类探测到,它们将勾勒出黑洞的轮廓。

拍摄已是不易,然而成像更是一个复杂艰巨的任务。这就不得不提一位在计算机成像环节的灵魂人物:29岁的MIT博士凯瑟琳·鲍曼。正是她主导开发的算法,帮助人类“看见”了黑洞。

早在几年前,研究界兴起“用先进的计算机数据处理模式来突破光学成像边际”的热潮,凯瑟琳在2015年进入这一交叉领域,开始研究设计精密的算法,让肉眼看不见的东西现出原形。随后她加入了黑洞团队的算法小组。

黑洞的观测数据不仅少而分散,而且噪声太多,为了克服这些困难,将数据转化为清晰可理解的图像,凯瑟琳肩负着开发全新算法的任务,其难度不亚于“在地球上看清月球上的一颗葡萄”。

一年后,凯瑟琳团队开发出算法“CHIRP”,其在过滤“噪音”方面表现突出,不仅能用来构建黑洞图像,也适用于其他使用无线电干涉测量技术的任何系统。

2017年4月,8组顶尖望远镜完成了对M87黑洞的集中拍摄,采集的观测数据超过了500万G!数据之巨大甚至无法通过互联网发送,而改用装载到总重量超过半吨的几百个硬盘里,运送至美国和德国的中央处理中心。

如何处理这么多而繁杂的数据?这就需要派出机器学习与人工智能技术!

CHIRP 算法能进行连续高分辨率图像重建,合理补足缺失的数据,捕捉黑洞的边界,生成一张看起来像是黑洞图片。这其中,离不开计算机的学习训练:大量的天文照片和日常生活照片被切分成碎片“喂“给算法,训练计算机分辨两者的区别,最后获得符合望远镜所测量数据的完整图片。

所以,其实我们看到的黑洞照片,是对庞大的观测数据进行合成处理后的“视觉呈现”。这是人类史上的伟大创举,而人工智能算法在其中起到了关键性的作用!

人类对宇宙的认知,已被AI改写!

如今,人工智能已在人类的各个领域参与及赋能,人工智能时代已越来越近,我们的孩子将直面未来的威尼斯人线上娱乐挑战。编程,作为人工智能的底层逻辑,是适应未来AI时代的金钥匙。

在美国,编程已经成为孩子继阅读、写作、算术3项基本能力外,需要掌握的第4项必备技能。欧美其他教育先进的国家,同样认同编程的重要性,从小学就开始让孩子接触编程。我国紧随其后,近年连续出台各类政策文件,鼓励中小学编程教育:浙江省把信息技术(含编程)正式纳入了高考科目;山东省及北京、南京等城市已将编程纳入到小学必修、中考内容之中。

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