诺贝尔物理学奖认可AI贡献，AI助力中国天文科研创新

诺贝尔物理学奖认可AI贡献，AI助力中国天文科研创新

2024年诺贝尔物理学奖授予了John Hopfield和Geoffrey Hinton，以表彰他们在人工神经网络和机器学习领域的开创性贡献。这一决定在科学界内部引起了广泛热议与好奇：为何传统上被视为人工智能与神经网络领域内的研究者能够获得物理学领域的最高荣誉？实际上，John Hopfield和Geoffrey Hinton的工作恰恰展示了物理学、机器学习及神经计算原理之间的深刻联系。这些开创性的工作在统计物理学、计算神经科学与人工智能之间建立了关键桥梁，不仅对计算机科学领域意义重大，也体现了物理学在人工智能发展中的关键作用，故而能够得到诺贝尔奖委员会的认可。

这一奖项的颁发，再次凸显了AI在科学研究中的重要地位。在中国，AI技术已经在多个前沿科研项目中发挥了重要作用，其中“悟空号”暗物质粒子探测卫星和“地球2.0”空间巡天计划就是两个典型例子。

“悟空号”暗物质粒子探测卫星是中国首颗天文卫星，于2015年发射升空，主要任务是探测宇宙中的暗物质粒子。暗物质是宇宙中一种神秘的物质，不发光、不发出电磁波，因此无法直接观测，但通过其引力效应可以推测其存在。暗物质的探测对于理解宇宙的起源和演化具有重要意义。

“悟空号”每天接收约500万个高能粒子数据，这些数据包含了宇宙射线和伽马射线的信息。面对如此庞大的数据量，传统的数据分析方法显得力不从心。这时，AI技术就派上了用场。

中国科学院紫金山天文台副台长范一中介绍，“悟空号”团队开发了基于深度学习的AI算法，用于处理和分析这些海量数据。AI算法能够自动识别和分类不同类型的粒子，准确率高达99.9%以上。这不仅大大提高了数据处理的效率，还帮助科学家从纷繁复杂的数据中捕捉到关键信息，为暗物质的探测提供了有力支持。

“地球2.0”空间巡天计划是中国科学院发起的一项重大科研项目，旨在寻找太阳系外的类地行星，特别是那些可能适宜生命存在的“系外地球”。该项目计划发射多颗卫星，对银河系内的行星系统进行大规模巡天观测。

在“地球2.0”项目中，AI技术同样发挥了至关重要的作用。中国科学院上海天文台研究员葛健带领的国际团队，开发了一种创新的深度学习算法，专门用于搜寻系外行星的凌星信号。凌星是指行星从其主星前方经过时，导致主星亮度微弱下降的现象，这是目前发现系外行星的主要方法之一。

葛健团队的AI算法结合了GPU相位折叠和卷积神经网络，能够快速、准确地识别出微弱的凌星信号。这种算法的搜寻速度比国际上流行的BLS法提高了约15倍，检测准确度和完备度各提高约7%。利用这一算法，研究团队在开普勒太空望远镜的数据中发现了5颗新的超短周期行星，其中4颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。

这一发现不仅展示了AI在天文数据处理中的强大能力，还为理解超短周期行星的形成和演化提供了重要线索。正如美国普林斯顿大学天体物理学家Josh Winn所评论的：“我原以为开普勒数据中的凌星信号已经被挖掘殆尽，不会再有其他行星发现，听到这些新的潜在行星的消息，我非常兴奋，这项寻找新行星的技术成就让我印象深刻。”

AI技术在“悟空号”和“地球2.0”项目中的成功应用，只是其在天文学领域众多成就的冰山一角。随着AI技术的不断发展，其在天文学中的应用将更加广泛和深入。AI不仅能够处理海量数据，提高科研效率，还能帮助科学家发现传统方法难以察觉的微弱信号，拓展了人类对宇宙的认知边界。

然而，AI并不是万能的。正如中国科学院大学物理科学学院教授何吉波所说，AI是强大的工具，但不能取代物理学家的角色。AI与物理学家的合作，使得科学研究更加高效，有助于揭示宇宙的基本规律。这种合作模式不仅提升了物理实验的精度和速度，还激发了新的科研思路和创新。

未来，随着AI技术的不断发展，其在物理实验中的应用将更加广泛和深入。这种跨学科的合作模式，将为科学研究带来更多的可能性和创新。同时，我们也需要关注AI在科研中的伦理和安全问题，确保其健康发展。AI与物理学家的合作，将为揭示宇宙的奥秘做出更大的贡献。