AI助力宇宙探索：詹姆斯·韦伯太空望远镜拍下瑰丽新图像，AI分析显身手

美国国家航空航天局（NASA）近日公布了詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）拍摄的首张全彩图像，这是迄今最深邃、最清晰的深空红外图像。星系团 SMACS0723 的图像被称为 “韦伯第一深场”，细节十分丰富。

而人类并非这些图像的唯一见证者。这台詹姆斯·韦伯太空望远镜所捕捉的数据同时也馈入到加州大学圣克鲁兹分校研发的新一代 GPU 加速 AI 系统中。加州大学圣克鲁兹分校的研发团队将这个 AI 系统命名为 Morpheus。Morpheus 不仅能帮助人类解读我们所看到的景象，还能利用造价 100 亿美元的太空望远镜传回的图像，更好地了解要探寻的天体。

揭晓谜团

据 NASA 称，韦伯拍摄的图像首次捕捉到了数千个星系，包括红外摄像机观测到的最微弱的星体。而近日公布的图像所拍到的只是浩瀚宇宙的沧海一粟，如果将宇宙比作整个天空，它只相当于人站在地上举起的一粒沙子。

韦伯望远镜的标志性主镜由 18 片六边形镜片拼接而成，直径 6.5 米。迄今为止，这台望远镜在对宇宙和宇宙历史的观测深度方面远超其他任何工具。

奇妙新世界

詹姆斯·韦伯太空望远镜拍到了 46 亿年前星系团 SMACS 0723 形成时的样子。这个星系团的总质量使其可以产生“引力透镜”效应，放大了它背后更遥远的星系。

韦伯望远镜能够观察到宇宙更早时期的面貌（几乎能回溯到宇宙起源时期），这一能力远超任何其他科学仪器，同时它还可以帮助我们探究太阳系外的星球是否适合人类居住。

Morpheus 过去就曾帮助研究人员解读 NASA 的哈勃太空望远镜拍摄的图像，发挥了关键作用，而今它还将协助研究人员提出和解答上述问题，大展身手。

加州大学圣克鲁兹分校的天文学与天体物理学教授 Brant Robertson 与该校计算机科学系博士生 Ryan Hausen 合作，主持研发了一套深度学习框架，该框架可对望远镜动态回传的原始数据进行像素级分析，进而对星系等天体加以分类。

Robertson 表示：“詹姆斯·韦伯太空望远镜将推动我们在宇宙探索方式上取得新的突破。这可以说是振奋人心的进步。”

Morpheus 还将利用这些天文图像不断进行学习。韦伯望远镜不仅具备特有的光学效果，同时与哈勃望远镜的观测能力相比，韦伯望远镜还能捕捉到更遥远、看起来更红的发光星系。

Morpheus 在加州大学圣克鲁兹分校的 Lux 超级计算机上接受训练。这台计算机包含 28 个 GPU 节点，每个节点配有两个 NVIDIA V100 Tensor Core GPU。

未来几年里，当我们欣赏这些壮美画面的时候，研究人员也会将詹姆斯·韦伯太空望远镜传回的数据馈入 AI 系统。

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