尋找貧金屬星有多難？就好比在銀河系中挖掘古老恒星的化石一樣，需要大量的時間。在過去大半個世紀，全世界大型望遠鏡發(fā)現(xiàn)的鐵氫比小于-4（金屬含量為太陽的萬分之一）的恒星總共只有50多顆。不過通過專業(yè)大模型，一個月發(fā)現(xiàn)8000顆！rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

這兩天，由中國科學院國家天文臺與之江實驗室聯(lián)合主辦的“人工智能賦能的天文學開放科學會議”吸引了全球240多位天文學家來杭，分享人工智能在天文領域的應用。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

大會第一天，王堅主旨分享了AI和研究范式變革。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

他的身上有很多標簽，中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里云創(chuàng)始人，但很多人不知道，他曾經(jīng)還是一名科班出身的工業(yè)心理學博士、教授、系主任。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

去年，諾貝爾物理學獎頒給了約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton），表彰他們在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行機器學習的基礎性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

說到諾貝爾物理學獎頒給了AI，王堅提到了《大西洋月刊》網(wǎng)站上一篇文章的有趣觀點：這次諾貝爾獎就像是人工智能的青霉素和X光時刻。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

“我認為這是一個非常好的評論。因為過去幾年，人們一直在談論人工智能的倫理和安全問題。我們可以想一下青霉素和X光技術，隨著人們對其特性的了解和掌握，它們對人類的健康作出了巨大貢獻，這是眾所周知的。我想AI也是這樣，會造福人類�！�rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

“今天我們正處于AI的時代，AI不僅僅幫助你解決問題，解決你提出的問題，它還能幫助你生成可能從未解決過的問題�！痹谒磥�，這正是人工智能的魅力所在，“我一直相信這不僅僅是為科學服務，而是真正為科學家服務的AI�！�rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

之江實驗室和國家天文臺合作打造了SpecCLIP恒星光譜基座模型、FALCO時域光變模型等天文科學計算模型。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

FALCO能夠快速捕捉極端瞬變源，在光變分類、重力加速度估計、耀發(fā)檢測模型等下游任務中驗證了通用能力和應用效果。SpecCLIP則通過金屬豐度指標在貧金屬星發(fā)現(xiàn)過程中展現(xiàn)出了巨大的潛力。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

中國科學院國家天文臺、中國科學院大學副教授黃樣介紹，在過去大半個世紀，全世界大型望遠鏡發(fā)現(xiàn)的鐵氫比小于-4（金屬含量為太陽的萬分之一）的恒星總共只有50多顆。不過利用SpecCLIP，研究團隊在短短一個月的時間里，從LAMOST（郭守敬望遠鏡）1000多萬條中低分辨率光譜和GAIA（蓋亞空間天文臺）2億多條超低分辨率光譜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了8000多顆貧金屬星候選體。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)

“如此低的金屬豐度意味著這些恒星沒有演化很久，帶著很早期的宇宙記憶。通過這些貧金屬星，我們能夠去推斷銀河系嬰兒時期的樣貌。”黃樣說道。rym新江南網(wǎng)|江南區(qū)域知名綜合門戶網(wǎng)