论坛直击｜AI for Science-人工智能赋能中国空间天文专题论坛

论坛直击｜AI for Science-人工智能赋能中国空间天文专题论坛

指导单位：世界人工智能大会组委会办公室

主办单位：中国科学院上海分院

承办单位：中国科学院上海天文台

协办单位：中国科学院微小卫星创新研究院 上海人工智能实验室

 

论坛时间：2024年7月4日14:30-18:00

论坛地点：上海世博展览馆2号会议室

【论坛简介】

AI赋能空间天文学探索无界

目前，国内研究充分激发数据要素领先优势，天文学作为海量数据学科，是AI应用和驱动科学发现的最佳场景之一。WAIC 2024与中国科学院特别策划“AI赋能中国空间天文专题”的特色论坛，围绕AI驱动天文研究、AI与系外行星发现、AI与空间高能天文、AI与空间天文数据、AI引领卫星制造新范式等多个维度邀请专家开展主题演讲和圆桌讨论。

论坛活动以天文学对AI的需求为切入点，促进AI专业团队和天文研究团队的深入交叉，推动AI驱动的新科学研究范式下的重要科学产出。

【专家与报告简介】

第一组

我参与的近期空间天文项目及人工智能应用探讨

顾逸东

顾逸东，空间科学与应用技术专家，中国科学院院士。1970年毕业于清华大学工程物理系，现任中国载人航天工程空间科学首席专家，中国科学院空间应用中心学术委员会主任，两个科学卫星项目工程总师。

报告简介：

简要介绍本人参与的爱因斯坦探针卫星（EP）、空间宽波段暂现源监视器（SVOM）等空间科学卫星项目，以及空间站巡天空间望远镜（CSST）、宇宙高能辐射探测设施（HERD）、宇宙伽马暴偏振探测器（POLAR-2）等基于中国载人空间站的天文项目。当前AI for 空间天文已有大量应用，具有不可估量的应用前景，可能催生新研究范式，将全方位推动天文科学发展。

第二组

Learning about our Planetary Neighbors with the help of Artificial Intelligence 

Andrew Vanderburg

安德鲁·范德伯格博士现为麻省理工学院卡夫利天体物理和空间研究所副教授，研究重点是系外行星，即围绕太阳以外的恒星运行的行星，他正在探索机器学习（尤其是深度神经网络）在系外行星探测中的应用。

报告简介：

几个世纪以来，人类一直仰望夜空，想知道像地球这样的行星是否存在于太阳以外的恒星周围。然而，直到最近，技术才发展到足以让我们明确回答这个问题。自上世纪90年代以来，数码相机、计算机处理和太空飞行的进步使人们能够发现太阳系外的数千颗行星。由于这些发现，我们现在知道行星在我们的银河系中无处不在，这些行星的数量超过了银河系中的数千亿颗恒星，这意味着我们的太阳系可能并非那样不寻常。既然我们知道系外行星在我们的银河系中很常见，天文学家面临的主要挑战是了解其中有多少可以像地球这样的生命适宜生存。目前，我们正处于人工智能和机器学习新技术革命的边缘，这将有助于我们解决这个问题。在这次演讲中，我将描述人工智能如何帮助研究我们银河系的行星系统，并将讨论该领域未来发展的前景。

AI助力系外地球巡天

葛健

葛健现为中国科学院上海天文台研究员，讲席教授，是系外地球（ET）巡天卫星任务创始人和首席科学家，长期从事系外行星和观测宇宙学、天文技术和仪器以及人工智能在天文大数据应用的研究。

报告简介：

系外地球（Earth 2.0，简称ET）巡天计划将在日地拉格朗日L2点晕轨道部署一个由6台凌星望远镜和1台微引力透镜望远镜组成的空间天文台。这将是首次结合使用凌星法和微引力透镜法，通过空间超大视场和超高精度的光学测光观测，搜寻尚未发现的“系外类地球行星”并确定其发生率。该计划将对目前知之甚少的类地行星（包括系外类地球行星）和流浪行星（包括类地球流浪行星）进行国际上首次大规模的种群普查，以期首次发现流浪类地球行星并确定其发生率，揭示类地行星和流浪行星的起源，为地外生命探寻提供候选者和新方向。然而，系外类地球行星的凌星信号和流浪类地行星信号非常微弱，难以用传统算法和探测手段发现。人工智能深度学习方法通过学习大样本仿真数据，可大幅提高在测光大数据中搜寻这些微弱信号的速度、灵敏度和完备度。这一方法在Kepler数据中已展现出巨大潜力，帮助发现了目前为止离恒星最近的最小的凌星信号，表明AI协助的ET巡天有望取得发现宇宙“新大陆”的突破。

第三组

AI在“悟空”号卫星数据分析中的应用

范一中

范一中，中国科学院紫金山天文台副台长，研究员，“悟空号”暗物质粒子探测卫星科学团队负责人，新一代暗物质粒子探测卫星——甚大面积伽马射线空间望远镜项目的主要提出人之一。

报告简介：

“悟空”号卫星是我国首颗天文卫星，通过对空间高能宇宙线粒子和伽马光子的精确探测，开展暗物质间接探测、宇宙线物理和伽马射线天文方面的研究。“悟空”号卫星每天收集约500万个高能粒子，每个粒子都通过数万个探测通道的独立测量，从而根据各通道的测量数据，反推入射粒子的各种物理属性。如此庞杂的数据分析中，AI自然也有其用武之地。本报告将展示AI在“悟空”号卫星数据分析中的相关应用，展现出AI处理这种复杂探测数据中的威力，并与经典的非AI方法进行对比，展现出在“悟空”号的不同数据分析场景下，AI相比于经典方法的优与劣。

从慧眼天文卫星到智能猎人星座

张双南

张双南，中国科学院高能物理研究所粒子天体物理中心主任，中国科学院大学教授。任“慧眼”天文卫星、eXTP空间天文台、中国空间站HERD实验等项目以及中国载人航天天文与天体物理领域专家组首席科学家。

报告简介：

慧眼X射线天文卫星自2017年发射运行以来，捕捉到了很多宇宙的精彩爆发现象，包括黑洞的吸积X射线爆发，和快速射电暴同时发生的来自磁星的X射线爆发，史上最亮的伽马射线暴等。然而，在新兴的时域和新信使天文学时代，各种功能强大的巡天望远镜将发现大量未知起源和性质的天体爆发，需要上百个携带X射线望远镜的微小卫星组成的智能猎人星座CATCH，通过AI判断并且同时指挥这些望远镜以最佳策略及时捕捉并且证认这些爆发现象，将革新我们对于变化多端而又绚丽多彩的宇宙的认识。

爱因斯坦探针卫星

金驰川

金驰川，中国科学院国家天文台研究员。担任爱因斯坦探针卫星首席科学家助理，科学应用系统副总师。长期致力于超大质量黑洞、高能暂现源等的科学研究，并从事于空间科学项目的设计研制。已发表论文60余篇，多次领导国际天文卫星观测任务。

报告简介：

本报告将主要介绍爱因斯坦探针（EP）卫星。EP是由中国科学院主导，与欧空局、德国马普地外物理所、法国宇航局合作研制的新型时域天文X射线卫星。EP在软X射线波段具备国际最大的瞬时视场和比同类设备高一个量级以上的探测灵敏度，能够发现一大批新的X射线爆发天体，并长期监视各类X射线天体的活动性。EP卫星已于2024年1月9日成功发射，目前在轨运行顺利，已发现了一批新的X射线暂现源，并成功引导了国际上各类多波段望远镜的后随观测。本报告也将介绍在EP的科学运行中涉及的人工智能应用，以及在多波段时域大数据融合方面引入人工智能的迫切科学需求。

第四组

AI与空间巡天天文数据

刘超

刘超，中国科学院国家天文台研究员，博士生导师，空间站望远镜科学应用研究团组首席科学家，中国空间站巡天空间望远镜（CSST）科学数据处理系统主任设计师。长期从事恒星和星族、银河系结构与演化、星系动力学等方向的研究。

报告简介：

过去30年以来，天文巡天观测数据增加了4个量级，到2030年代，新一代空间和地面巡天产生的天文观测数据将达数百PB之多。这必然带来大量科学发现甚至会有重大科学突破。剩下的问题是，如何让更多天文学家更有效访问和使用这些海量数据，更容易取得科学发现？大数据是AI模型发挥作用的最佳场景。尽管近年来越来越多的天文学研究依赖AI算法，如何构建基于海量天文数据、面向广泛天文问题的、较为通用的AI天文基础模型仍然是天文学界尚待解决的问题。本次报告将从天文数据的特点和天文研究的模式出发，探讨如何以更高效率和更为泛化的方式在空间巡天天文数据中引入AI模型，并探讨新的AI模型是否会颠覆传统天文研究范式，带来天文学的AlphaFold时刻。

第五组

时域天文卫星国际合作模式与成果

张永合

张永合，中国科学院微小卫星创新研究院副院长，卫星数字化技术重点实验室主任。长期从事空间科学卫星、航天新技术、空间国际合作等领域研究，现任中法天文卫星SVOM中方项目经理，爱因斯坦探针卫星总设计师。

报告简介：

时域天文卫星国际合作模式在近年来取得了显著成果，为天文学领域带来了前所未有的发展机遇。这种合作模式通过汇聚全球科研力量，共同设计、建造和运营时域天文卫星，实现了资源共享、优势互补。在国际合作中，各国科研团队共同研究科学目标，制定观测计划，共享观测数据，共同解读天文现象。这些卫星能够持续监测天体变化，捕捉超新星爆发、伽马射线暴等瞬态天文事件，为理解宇宙演化提供了宝贵的数据支持。本报告将从国际合作模式、分工协作方法，重点研究领域等方面，重点介绍时域天文卫星国际合作的最新成果。国际合作不仅推动了天文学研究的深入发展，还促进了全球天文学教育的普及与提高。展望未来，时域天文卫星国际合作将继续深化，为全球科研力量提供更多交流机会，共同探索宇宙奥秘，推动天文学领域向更高层次迈进。

圆桌讨论

人工智能如何更好赋能中国空间天文

主持人：葛健

嘉宾：范一中、张双南、金驰川、刘超、张永合