05.03 星辰整理術，一百萬天體盡在你手

星辰整理術，一百萬天體盡在你手

一百萬天體在現代天文觀測數量上並不算多。目前在中國虛擬天文臺主節點上包括郭守敬望遠鏡（LAMOST）觀測數據在內，就有十億天體的總體量。

但是一百萬天體到了天文學家手裡，仍然是一個相對龐大的工作量。這一百萬天體雜亂無章，有恆星、類星體，還有星系或星雲，不同的研究方向就只會專注於其中一種天體。

所以拿到一百萬天體，天文學家要做光譜分類。不同天體的光譜是由其組成成分和物理環境雙重的差異共同造成的，可以說是獨一無二的。光譜對於天體來說就是身份識別的指紋，而光譜分類就是天文學家手中的“星辰整理術”。

比如這張太陽色球照片和左下角的太陽光譜，就是它獨一無二的“身份證”。

圖注：太陽紫外照片與太陽可見光光譜

圖片來源：NASA/美國大學天文聯盟（AURA）

提到恆星光譜分類，今天天文學所採用的方法由19世紀末提出的“哈佛光譜分類法”發展而來，該方法起初以氫譜線的強弱作為標準。哈佛天文臺的女天文學家們按照ABC字母順序對大量恆星光譜的照相底片進行了測量分類，但在研究中她們並未意識到這是錯誤的。

直到“星辰整理術大師”安妮·坎農出現，人們才找到更加準確的分類方法。坎農對原先的分類法做了重要的修正，根據當時最時髦的量子物理理論，她將恆星按照表面溫度遞減的規律，重新排列了原有字母的順序，得到了最主要的恆星光譜型——OBAFGKM。直到今天我們仍在使用的MK分類法，正是以此為基礎的。

圖注：美國女天文學家坎農在她的辦公桌前，照片左邊打開的抽屜中盡是一張張天體光譜底片。利用身前的透光臺，坎農可以靠肉眼對天體光譜進行識別和分類。

圖片來源：Smithsonian Institution from United States

相當長的一段時間裡，天文學家們都要像坎農那樣靠肉眼對天體光譜進行識別和分類，效率低、週期長。隨著計算機的應用，天文學家依靠數據處理技術進行光譜分類，仍然需要不斷提高效率。

在今天

這項工作即將由

人工智能

來完成

國家天文臺與阿里雲合作舉辦了天文數據挖掘“天池大賽”，主題就是天文光譜智能分類。參賽者對郭守敬望遠鏡觀測獲得的上千維光譜數據進行分類，設計出高效高準確率的天體分類算法。在新的算法上，將省去很多繁重的人工篩選的任務量，使得天文學家能夠集中精力進行數據分析。

截至2018年3月12日初賽結束，全球共計近千人報名參賽，他們當中有的是在校學生，有的是計算機公司職員，很多人都是第一次接觸天文光譜數據，因為熱愛天文學而踴躍報名。

這意味著此次大賽產生的算法不只能夠讓天文學行業受益，也不只能夠讓中國約3000人的職業天文學家們受益——

還可以讓更多人嘗試接觸

天文科研和機器學習等新領域

5月4日，也就是明天上午8:30-12:00，來自不同行業的五支決賽隊伍，將在國家天文臺A座1層多功能廳進行論文答辯。賽後，決賽團隊將獲得參觀國家天文臺加興隆觀測站和明安圖觀測站的珍貴機會，體驗神奇的天文之旅。組委會誠摯的邀請您現場觀戰，報名鏈接：http://www.diaochapai.com/survey2791877

從現在起，這項“星辰整理術”不再是天文學家手中的秘術了。這不，阿里雲的程序猿就已經躍躍欲試開始跨界玩天文了！

《阿里雲的程序員開始研究天文學了》從越在阿里巴巴集團內網上發了一張英雄帖，邀請IT高手參與天文科研課題，幫忙解決算法和開發方面的技術難題。很快這份帖子召集到五十多位志願者，優酷、高德、阿里文學、阿里音樂……各種事業部技術人員聚集到一起。4月10到11日，在阿里巴巴總部杭州西溪園區舉辦了阿里“一對一”天文派對活動。

一位“天池大賽”的參賽選手在訪談中如數家珍地談起了他的比賽經驗：

帶上你的人工智能算法趕緊走吧！

晚了就趕不上去明安圖的汽車了！

中國虛擬天文臺（China-VO）是以國家天文臺為代表的中國天文界共同打造的一個網絡化科學研究和科普教育資源平臺，得到中國科學院科研信息化專項、國家自然科學基金、科技部國家科技基礎條件平臺、北京市科委科技專項等的資助，以及阿里雲、微軟研究院、浪潮集團、中科曙光、北龍澤達、銳捷網絡等合作伙伴的大力支持。