近日一项发表在《Nature》上的重大科研成果，让中国在世界天文界名声大噪。
原来，远在上万光年距离外的天鹅座“发出”的“讯息”被中国成功捕获了。这意味着除了大家平时熟悉的12星座外，我们又将捕获第十三个星座，天鹅座。
当中国科学院曹臻教授把这项成果展示给国际同行时，国外一位非常知名的物理学家佛尔米竟然说出这样的话：“看到这个结果，我可以死了。”
这个漂亮的“天鹅座”，它存在于太阳系之外，就像一个大十字架。
充满想象力的天文学家们，把这个硕大的十字架想象成天鹅长长的脖子和展开的双翼。它在遥远的外太空，翩翩起舞。
找星星这事儿，
交给人工智能行不行？
你可能会问，天鹅座既然在太阳系之外，聪明的人类又是如何发现它的呢？
几千年来，人类仰望头顶的星空，不舍昼夜地记录所见所得，并从中发现宇宙的秘密。
如今，在探测器、望远镜、大型计算机等技术的帮助下，我们逐渐将观察范围扩展到太阳系之外。
地球之外还有什么呢？还有和太阳系相似的存在吗？这些问题带着我们不断地探索、远行。
而在宇宙探秘的过程中，人工智能（AI）已成为越来越重要的新帮手。
我们不妨先回溯到人类通过AI首次发现“第二个太阳系”的故事说起，家长和小朋友理解起来会更容易一些。
人类想要寻找系外行星，这比发现几千英里外的探照灯旁边的萤火虫还要难。但借助机器学习，谷歌和NASA却在2017年取得了惊人的突破。
谷歌CEO Sundar Pichai 第一时间在 Twitter 上发声，这确实是谷歌AI的又一次胜利
传统意义上来说，科学家们寻找系外行星的主要途径是，通过人工或自动化软件，对望远镜捕捉到的大量数据进行分析。
这个数据量非常大，举个例子：
四年里，开普勒望远镜观察了约20万颗恒星，每30分钟拍摄一张照片，创造了约140亿个数据点。这140个数据点又可以转化为大约2万亿个可能的行星轨道。
这些数据即便使用计算能力最强大的计算机去分析，也非常的耗时！
那怎么提效呢？研究人员们转向了AI机器学习。
科学家们使用超过15000个标记的”特征信号“的数据集，创建了一个能区分行星和非行星的模型，于是教会了机器如何识别遥远恒星周围的行星，它识别的准确率达到96%。
一旦掌握了区分行星和非行星的方法，那么接下来，如何在浩渺星系中找到新的行星呢？
为了缩小搜索范围，科学家们选取了670颗恒星（已知的可包含两颗及更多的系外行星）进行研究，最终发现了两颗新的行星——开普勒80g和开普勒90i。
这是一个意义非凡的里程碑！
由于开普勒90i是“开普勒90星系”的第8颗星星，人类得以确定，人类太阳系之外存在着另一个“八大行星星系”，也就是“第二个太阳系”。
AI新技术让人类在找星星的路上更加“在行”，就像阿姆斯特朗博士所说“像这样自动化的系统可以让我们用更少的步骤验证行星，让我们做得更有效率。”
人工智能VS传统方法，
编程是否可以助力人类探秘宇宙？
直到今天，除了运用AI“找星星”之外，编程也已经介入到太空探索中越来越多的领域。
比如，2019年，在全球200多位科学家的共同努力下，从格陵兰岛到南极洲的8组超级望远镜收集到的500万G观测数据，通过多种运算方式，被最终组合形成“人类首张黑洞照片”，非常震撼。
这个任务难度，并不亚于“在地球上看清月亮表面的一个橘子”，仅采集到的数据量就需要用超过半吨重的几百个硬盘装载，如果没有AI人工智能技术，黑洞照片的问世或许还要等上几十年！
除了这些大事件，编程在日常的太空任务中也发挥着愈发重要的作用。
比如，人类使用AI，在日益拥挤的太空环境中，加速领域感知并减少意外冲撞的能力。
你知道吗？环绕地球运行的卫星竟超过2600颗，10厘米及以上的物体超3万个，小于10厘米的空间小碎片约90万个。它们每时每刻都以不同的轨道、不同的速度在运动。
那么，如何在这么复杂的环境下，保护卫星安全运行呢？
科学家们运用编程和数据分析，让人工智能系统能够评估存在碰撞的可能性，并在风险增加时，自动发出警报！在短短几分钟内给出操作人员最合适的“智能回避方案”，让宝贵的太空资产免受伤害。如果用过去传统的方法，却需要花费数小时甚至数天！
科技预见未来，看了这么多关于编程运用到太空探索的故事，你是不是觉得很神奇呢？
在机器学习等AI新技术的帮助下，我们相信未来将会有越来越多的宇宙奥秘被发现，人类对于太空和自身的了解也将踏上一个新的台阶。
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