11 月 26 日，国家天文台宣布，截至 2024 年 11 月，中国天眼 FAST 累计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。
11 月 26 日，国家天文台宣布，截至 2024 年 11 月，中国天眼 FAST 累计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。过去三年，在腾讯云+AI 的辅助下，FAST 找到了 51 颗脉冲星，其中一半以上是毫秒脉冲星或长周期脉冲星，在天文领域有重要的研究价值。另外腾讯也辅助发现了 3 例快速射电暴（fast radio burst，FRB）。FRB 是目前天文领域研究的热点，其物理起源对了解宇宙演化具有重要作用。
这些成绩是「探星计划」的阶段性成果。2021 年，腾讯与国家天文台、复旦大学联合启动「探星计划」，基于腾讯云的算力资源和腾讯优图实验室领先的 AI 能力，帮助中国天眼 FAST 处理每天接收到的庞大数据，并通过 AI 模型去分析找到脉冲星和快速射电暴的线索。
三年间，腾讯优图实验室联合国家天文台、复旦大学，不断探索新的 AI 算法模型，进一步提升天文发现的效率。双方联合开发的端到端模型 FastSearch，从 FAST 接收到信号开始就介入处理，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。
天文研究表明，质量较大的恒星在演化的终点会爆炸，迸发出盛大的太空焰火，这就是超新星爆发。如果留下的恒星核心「残骸」质量足够大，便会坍缩为中子星，而脉冲星就是正在快速自转的中子星。脉冲星的特征明显、易于辨识，在宇宙中的定位位置比较精准。这也是为什么脉冲星被称为宇宙中的灯塔。追踪和定位脉冲星，也将为人类的宇宙航行找到更多灯塔。
寻找脉冲星是中国天眼 FAST 的关键科学目标之一。FAST 的全称是 500 米口径球面射电望远镜，是目前世界上灵敏度最高的射电望远镜。FAST 每天从宇宙中观测接收到的信号达原始数据量到 500TB，科学家们需要在茫茫数据流里找到属于脉冲星的信号图。
在过去的工作流程中，科学家们首先会将 FAST 观测到的信号利用一系列天文和物理学方法进行处理，得到计算机视觉处理的图像数据，再由算法对信号进行判别、留下少量样本，交给人工对比确认是否是脉冲星。
尽管 AI 算法的介入显著提升了信号提升的效率，但 FAST 原始信号的处理流程仍有巨大提升空间。2023 年开始，腾讯优图实验室和国家天文台、复旦大学开始探索研发端到端模型 FastSearch，即从原始信号处理到最终提交给人工确认的少量样本，全程都交由算法模型处理。
针对天文信号数量庞大、有用信号弱、噪声干扰大等特点，腾讯优图实验室专门研发了多示例学习算法，提升模型整体精度；并针对弱信号设计了新型注意力机制，提升对弱信号的召回率。FastSearch 上线以来，已经找到了 28 颗脉冲星，显著提升了天文发现的效率。
腾讯协助发现的 19C132 脉冲星信号
FastSearch 模型同时在辅助寻找另一个天文界的研究热点——快速射电暴。
快速射电暴是宇宙中偶发的射电爆发事件。在几毫秒时间内，它们所释放的能量，相当于全世界当前总发电量累计几百亿年的总和。关于其起源有诸多猜测，早日揭示快速射电暴的物理起源对了解宇宙演化具有重要作用，甚至可以回答「人类将向何处去」重要命题。
相比脉冲星，快速射电暴因发现时间晚、AI 训练数据少、出现频率低，发现难度相比脉冲星要大很多。借助 FastSearch 模型，通过「自监督预训练+模型精调」的方式，先搭建具备基本识别能力的「通识」模型，再用少量快速射电暴数据「精调」，克服数据难题，提升模型精度。到目前，腾讯已经辅助国家天文台找到了 3 例快速射电暴。
除了「仰望星空」，腾讯也正在将 AI 技术应用产业场景中，借助腾讯优图有图实验室的图像识别、文字识别、身份识别等多项算法和能力，腾讯云已经为工业、医疗、交通、金融等众多行业提供了 AI 解决方案及核心技术支持。
来源：互联网
