APP开发对企业有什么帮助?企业是如何通过APP转型的?

2019-09-09 15:19:43

    近几年,人工智能的发展越来越快,据最新发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告》统计,2018年全球人工智能领域专利申请量达到13万余件,中国在人工智能应用层面专利占比领先,是全球人工智能专利布局最多的国家。其中有越来越多应用于天文学研究。而天文学正是AI大显身手的领域。机器可以替人类从茫茫大海里捞针,捕捉到新的恒星、新的地外行星甚至暗物质。近期《计算天体物理学和宇宙学》发表的一篇论文显示,美国劳伦兹伯克利国家实验室等机构共同研制的深度学习AI框架,能够探寻宇宙里暗物质的迹象。

人工智能

    辨认“引力透镜”,AI立功了

    曾几何时,寻找“引力透镜”所需的模拟和数据处理很麻烦。20名科学家花费了好几个月的时间只能查看一小块空间图像。物理模拟需要数十亿个计算小时,占用数兆字节的磁盘空间。

    现在,天文学家可以用CosmoGAN分析大得多的天区,速度也更快。

    CosmoGAN不是唯一取得进展的天文学深度学习神经网络。比如多伦多大学利用深度学习技术解析月球陨石坑的卫星图像,P8超级计算机的神经网络在仅仅几个小时内发现6000个新的陨石坑,是过去几十年中人类发现陨石坑数量的2倍。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校利用深度学习来探测和分析黑洞碰撞的引力波。AI在天文学遍地开花。
    

    数据太多,没机器玩不转

    过去几年里,天文领域的大多数方向都在尝试使用人工智能。考虑到天文学要处理的数据之多,这是一个很自然的思路。让机器练习去分析蛛丝马迹,不如此,未来的天文学将无法运转。

    不久前举办的2019年GPU技术大会吸引了全世界的人工智能学者。大会请来加州大学圣克鲁兹分校的天文学家布兰特·罗伯特森演讲,他指出:“天文学正在一场新的数据革命的风口”。罗伯特森认为,新一代天文仪器必须配合由深度学习驱动的新一代软件。

    比如预计在3年后运行的大口径全天巡视望远镜(LSST)。它巡视南天那一半宇宙中的370亿个星系,生成一部时长十年的不间断视频。LSST配备的是32亿像素的相机,每晚产生25TB的数据,相当于现在先进天文望远镜一生贡献的所有数据。

    再比如平方公里阵列射电望远镜(SKA)。它遍布全球,一部分天线在非洲南部8国部署,还有100多万天线位于澳大利亚和新西兰。它的原始数据每天达到5千个PB,处理后也有50个PB左右。

    “暗能量巡天”编制几亿个星系的星图;“盖亚”卫星测绘银河系数十亿恒星;“兹威基”项目每小时能够扫描3750平方度的天区。在中国,FAST每天的数据量将达150TB;郭守敬望远镜观测了901万条光谱,是世界上最大的天体光谱库……

    2018年底的一篇报道显示,谷歌人工智能发力,从开普勒系外行星观测数据库里找到了新的行星。行星是很难寻找的。位于太空的开普勒卫星观察145000颗类似太阳的恒星,从恒星亮度微弱变化来发现行星。记录4年的数据中,包括大约35000个疑似的行星记录。天文学家用机器结合人眼来识别,但最暗最弱的信号常被忽略。

    在谷歌AI的帮助下,我们发现了开普勒90i和开普勒80g两颗新行星。也让开普勒90被确认为第一个至少拥有8颗行星的外星系。

    AI以后绝对会和天文学家一起工作,帮助人们发现夜空中最亮的星,成为必不可少的工具。而且人工智能也在逐渐的走入居民生活,未来发展前景非常好。