美國天文學家利用人工智能技術分析引力透鏡圖像

　　 美國斯坦福大學與SLAC國家實驗室的研究人員近日宣布，利用神經網絡的人工智能算法分析被稱為“引力透鏡”的復雜時空扭曲現象，可在不到1秒的時間內完成，比傳統方法快了1000萬倍以上。這一成果發表在最新一期出版的《自然》雜志上。

　　 引力透鏡指大質量天體（如星系團）的引力改變了更遠天體的光路，使之被望遠鏡觀測時發生扭曲的現象。引力透鏡提供了質量在宇宙空間中分布的線索，是研究暗物質與暗能量的重要途徑。傳統上，對于引力透鏡的分析需要將望遠鏡觀測得到的實際圖像與數學透鏡模型生成的大量計算機模擬結果進行比較，并需要專家進行人工分析，可能需要幾個星期到幾個月的時間。而該研究團隊使用包含50萬模擬透鏡圖像的數據集去訓練神經網絡，隨后神經網絡可以在幾分之一秒的時間內從真實圖像中提取信息，并取得與傳統方法類似的結果。

　　 此前，人工智能方法也曾用于天體物理分析，但結果不甚理想，如僅能判斷引力透鏡是否存在，且穩定性存疑，但神經網絡技術的快速發展使這一研究團隊取得了重大突破，可以自動從引力透鏡的圖像中判斷空間質量的分布。未來，人工智能技術有望在天文研究領域取得更加深入的應用。