但最近几年 , 包括天眼在内 , 随着观测和观测处理能力的提高 , 新的观测设备要寻求应用的场景 , 脉冲星的辐射提供了很有意思的信号和依然未能解决的基础物理问题 。
提一个比较奇特的事情 , 它是射频领域宇宙中间最亮的信号 , 在千分之一秒的时标上辐射太阳一年的能力 , 这么亮的信号只需要家里一个电视天线就行 , 不需要天眼 , 它奇特的就在这儿 。
记者:中国现在在脉冲星这一块的研究 , 在世界上是处于大概什么水平?
李菂:中国其实一直有非常优秀的世界一流的脉冲星研究的团队 , 但是更偏重于脉冲星的理论研究或者脉冲星的模型研究 , 这个主要是缺乏观测的设备 。 这个情况在过去十年 , 过去五年有一个根本性的变化 。
这个变化实际上是和中国过去30年的基建投入、科学投入、GDP的增长是完全一致的 。 因为脉冲星是个高能的天体 , 有磁场、密度、快速旋转 , 有各种各样的信号 。 过去的几年 , 我们第一次有了自己的天文卫星 , 有了地面大型的观测站 , 有了手机蓝牙射频通讯波段 , 世界上最大的天线 , 这在20年前、30年前没办法想象的 。
我们从一个主要做理论研究的“社团” , 转向了观测研究 , 而且还有独特的领先性 。 在FAST2016年建成以前 , 中国的望远镜或者中国工作的科学家从来没有发现过新的脉冲星 , 2016年之后已经有超过300颗新的发现 , 并且这些新的发现里面诞生出了两个诺贝尔物理学家 。
在观测的天文科学上我们自己真正有了领先的设备 , 这个在五年以前都是没有的 , 这是一个根本的变化 。
记者:观测脉冲星 , 主要是观测哪些数据?
李菂:它是一个一直在转的 , 10公里大小的东西 。 比方说它一秒钟700转 , 在星体边缘的速度就已经可以达到光速的量级了 。 它在通过射电的脉冲穿过银河系时 , 会留下一些时间特征 , 我们可以测量它多次信号到达的时间间隔——一般情况下有比较严格的周期性 。
这就像电脑里的芯片 , 它本振的频率本质上决定了芯片的处理速度 , 这是一样的 。 我们希望测量脉冲星的时间特性 。 还有它辐射的特性 , 比如它在一个周期里强度是怎么变化的 , 这个蕴含了星体周围的条件 。
还有一个比较有意思的点是 , 这个光信号穿过星际空间 , 星际空间除了真空 , 还有电子 , 这时候光就像穿过水一样 , 会有折射 。 这种折射在我们这个领域叫做色散 , 因为不同频率的光速度不一样 , 这样会产生类似于声波的多普勒效应 , 高频的信号先到 , 低频的信号后到 , 是变频的 。 通过处理 , 我们可以得到这个特征 , 通过这个特征继续反推星际空间中存在的物质 , 也可以帮助限定距离有多远 , 这里面有进一步分析的信息 。
关于脉冲星 , 视觉AI能做什么 记者:这次合作一开始是怎么发起的?
黄飞跃:腾讯优图的定位 , 一方面是做很多的原生自发的科技探索 , 计算机视觉 , 最近几年也在做产业落地 。 另外一方面 , 我们也希望有更多的一些偏科研性的探索 。 出于这样的初衷 , 我们内部讨论 , 觉得优图的的AI、CV技术可以比较好的帮助FAST天文台探星的事情 。 我们有两个同事对天文、天体特别有兴趣 , 另外有个同事在读硕士的时候就做过一些天文的信号分析 , 所以我们就开始去寻找这样的合作 。
我们去年春节前就确定好了希望要在这个方面做一些探索 , 跟李老师建立一些联系 。 李老师专业的知识对我们非常有帮助 , 我们也有优秀的算法、比较强大的计算资源和计算能力 , 所以合作是非常顺利的 , 互相促进 , 互相提供对双方都特别有帮助的 。
记者:FAST团队在之前的研究中会用到人工智能方面的技术吗?
李菂:其实我们团队本身也会大量用到机器学习、人工智能相关的技术 , 但我们一般是用现有的工具 , 因为我们缺乏一线的 , 在底层做开发的能力——像天文这种 , 越是基础的学科就越毫无用处 , 一旦开始有实用性就会开始脱离基础研究的性质 。 这个等于是对研发的人员提了一些不太合理的要求 , 为什么要来做这个?这也是为什么我们非常愿意跟有专业背景和构架的单位进行合作 , 这种合作也是产生效益比较快的 。
在和腾讯优图的合作中 , 免不了一开始有一些学习的门槛和曲线 , 比如在计算效率、数据传输的地方还是有明显的需要改进的地方 。 但是这个磨合阶段进行得很快 , 在合作后我们最近已经有了脉冲星的发现 , 这是实打实的科学成果 , 我们还是非常兴奋的 。
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