從1970年第一顆人造衛(wèi)星“東方紅一號”發(fā)射成功，到“神舟”飛天、“嫦娥”奔月、“天問”探火、“北斗”指路。世界快速變革，技術(shù)日新月異，超弦理論、腦科學(xué)、人工智能……從理論認(rèn)識到實體探尋，我們向太空邁出的每一步都充滿力量，然而對廣袤宇宙的探索永無止境。

01

千萬公里外探測成像

啟動小行星防御計劃

據(jù)報道，北京理工大學(xué)將牽頭在重慶研制深空探測雷達(dá)“中國復(fù)眼”，項目預(yù)期作用距離達(dá)到1.5億公里。和探測距離達(dá)到137億光年的“中國天眼”比起來，“中國天眼”是為了幫助人類更好地了解宇宙，而“中國復(fù)眼”主要是以近地小行星防御為主。在太陽系有著數(shù)以百萬計的小行星，如果觀測到一顆小行星高于一定亮度，并且進(jìn)入距離地球748萬公里的范圍內(nèi)（地球與太陽間平均距離的1/20），那么它便被稱為“潛在危險小行星”?！爸袊煅邸庇啥鄠€分布式雷達(dá)天線組成，可通過對近地小行星的實時監(jiān)測，進(jìn)而分析掌握它們的動態(tài)及運(yùn)行規(guī)律，從而在災(zāi)難到來前做出預(yù)警和準(zhǔn)備，如采用“太空撞擊”等方式來消滅威脅到地球的小行星，從而達(dá)到守護(hù)地球的目的。

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02

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難存儲

分布式助力天文研究

隨著中國天眼（FAST）、郭守敬望遠(yuǎn)鏡（LAMOST）等大型天文觀測裝置發(fā)揮著日漸重要的作用，徹底改變了人類觀測蒼穹、追尋宇宙奧秘的方式，如今這些大型天文觀測裝置的成功運(yùn)行離不開穩(wěn)定高效的觀測模式及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，從太陽系到銀河系,再到廣袤無垠的浩瀚宇宙，其研究過程均會產(chǎn)生大量分辨率極高的天文圖像，作為典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，只能對其整體進(jìn)行存儲，傳統(tǒng)存儲方式難以為繼，靈活、彈性擴(kuò)展的存儲方式成為剛需，分布式存儲通過高密度高性能的存儲節(jié)點來滿足高帶寬數(shù)據(jù)所需的采集處理、存儲管理能力，與海量天文數(shù)據(jù)的不規(guī)則存儲具有天然的耦合性，可滿足高性能計算場景下的不同算力需求，有效應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)帶來的存儲挑戰(zhàn)。

03

AI賦能圖像計算處理高性能計算成加速引擎

天文學(xué)作為典型的大數(shù)據(jù)、云計算場景，大規(guī)模并行計算能力是天文學(xué)發(fā)展的重要驅(qū)動，如何從海量數(shù)據(jù)中篩選提取有效信息并發(fā)掘利用其價值成為探索宇宙奧秘的阻礙，其研究效率直接受到數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的掣肘。

為了突破瓶頸，AI被引入天文學(xué)領(lǐng)域，在對天文大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合﹑高效存取、分析及可視化等處理時，通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在長期的訓(xùn)練、修改、測試后，每秒可識別上萬張圖片，同時可以通過裝備更多、更強(qiáng)的GPU來進(jìn)行并行加速，可根據(jù)實際需求極大提高其目標(biāo)檢測效率。以“中國復(fù)眼”一類大型天文項目為例，為發(fā)現(xiàn)潛在危險小行星，需要對捕捉到的海量圖像進(jìn)行識別分析，篩選出高于一定亮度的近地小行星來進(jìn)行后續(xù)的監(jiān)測、分析，通過數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、應(yīng)用推理使得其計算周期大大縮短。

?6500萬年前，一顆小行星撞擊地球，恐龍謝幕，人類登場，人類文明對于宇宙來說不過滄海一粟。如今數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能計算技術(shù)作為人類進(jìn)一步探索宇宙的工具，正高速推動天文學(xué)研究進(jìn)程，其背后所需搭建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對數(shù)據(jù)的吞吐能力和存儲介質(zhì)都具有嚴(yán)苛的需求。坤前愿以研發(fā)驅(qū)動科技創(chuàng)新，以強(qiáng)大底層算力作為天文研究的穩(wěn)定支撐。