夜雨聆风张彦霞 赵永恒 罗阿理 孔啸
中国科学院国家天文台
人工智能(AI)技术与LAMOST(大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜)的深度融合，正在引领天文学研究范式的革命性变革。随着技术的不断进步，LAMOST 利用AI 提高了天文数据的处理效率，尤其在银河系结构、恒星物理参数测量、特殊天体发现等方面取得了显著成果。AI 方法如深度学习、生成对抗网络(GAN)和主动学习等被应用于光谱数据分析、星体分类和物理参数测量，帮助天文学家发现新的天体如白矮星、碳星、极端贫金属星等。此外，天文学与AI 的结合推动了天文学研究的范式转变，使得数据驱动的发现和虚拟观测成为可能。尽管面临数据质量、标注问题和计算资源挑战，AI 与LAMOST 的深度协同不仅大幅提升了传统天文研究的效率，更开辟了数据驱动的宇宙探索新途径。这一融合标志着天文学研究正在迈入智能化、精准化的新时代，为揭示宇宙奥秘提供了前所未有的研究工具和科学视角。
人工智能的应用极大地促进了天文学研究的进展，尤其是在数据处理、自动化分析、新天体发现、天文图像处理和观测优化等方面。通过AI 的帮助，天文学家能够从海量数据中提取出更有价值的信息，发现新的天体和现象，并且加速对宇宙的理解。随着AI 技术的不断进步，天文学研究将变得更加高效和精准，未来在这方面的突破有望带来更多革命性的发现。
以下是一些基于LAMOST数据的具体成果：
银河系结构研究：通过LAMOST 数据和AI 算法，科学家对银河系恒星种群分类，以揭示不同星群的物理特征；研究银河系的结构，特别是在不同区域的恒星运动和金属丰度的变化。
恒星年龄估计：AI 技术使得科学家能够精确估计上百万颗恒星的年龄，为理解恒星的形成和演化提供了重要数据。
系外行星发现：利用LAMOST和AI 算法，科学家有助于发现新的系外行星，这些行星的发现对于理解行星系统的形成和演化具有重要意义。
古银盘发现：基于LAMOST 和欧空局GAIA卫星的观测数据，科学家们揭示了银河系银盘中最古老的组成成分，这些成分约在135 亿年前形成。这一发现为深入探索星系及宇宙早期的起源和演化提供了新视角，同时也为解析银河系早期结构和演化历程提供了宝贵的线索。
特殊天体发现：在AI 的帮助下，发现了白矮星(如磁白矮星、DA/DB/DZ 型白矮星)、碳星、年轻恒星体、极端贫金属星、共生星、变星(如激变变星、脉动变星、耀发星)、双星(如白矮星-主序星双星、共有包层双星、光谱双星)、恒星晕与星流、发射线星(如Be 星、沃尔夫-拉叶星)、高速星、化学丰度特殊的恒星(如富锂巨星、碳氮氧异常星、钡铕异常恒星)、弥漫星际带(DIBs)载体、HII 区、星系对、E+A星系、类星体、豌豆星系、移动星群、黑洞候选体等等。
关于一些具体的人工智能方法在LAMOST 相关科学中的应用，请参看表1。
表1 人工智能方法在LAMOST中的应用事例
人工智能与LAMOST 的结合，不仅提升了天文学研究的效率，还推动了科学研究的范式转变。
智能化的天文数据处理革命：人工智能技术正在彻底改变LAMOST 望远镜的数据处理范式。通过深度学习、机器学习等先进算法，我们实现了海量天文光谱数据的自动化处理与智能分析。这一技术突破不仅将数据处理效率提升数个数量级，更重要的是赋予科研人员强大的数据挖掘能力——能够自动识别特殊天体、发现稀有光谱特征、揭示隐藏的天文规律。这种智能化的数据处理流程正在显著缩短从观测到发现的周期，以前所未有的速度推动着天文学研究的突破性进展。
海量多源、多波段、时域数据有效融合：由于数据的海量性、多波段性、时序性以及来源的多样性、尺度的差异性和时空分辨率的差异，如何有效地融合这些数据以进行分析和决策，成为一个极具挑战性的问题。数据融合面临的主要困难包括数据的异质性、时空对齐问题、计算复杂性、噪声和不确定性等。为应对这些挑战，可以通过整合自适应预处理与时空重采样技术、基于深度学习的特征提取与跨模态融合方法、集成不确定性建模的鲁棒性融合框架，以及高性能计算加速的大规模数据处理流程等多技术协同优化策略，显著提升多源、多波段、时域数据的融合精度与计算效率，为天文大数据智能分析与决策提供可靠的技术支撑。
智能化的观测决策优化：基于人工智能的决策支持系统正在革新LAMOST 望远镜的观测策略制定流程。通过深度强化学习和多目标优化算法，系统能够实时分析天体的物理特征、环境条件和科学目标，智能生成最优观测方案。这种智能决策机制不仅能动态调整曝光时间、光谱分辨率等关键参数，还能根据天气变化、设备状态等实时数据做出自适应优化，使观测效率提升40%以上。更重要的是，该系统通过持续学习历史观测数据，不断优化决策模型，推动望远镜观测效能实现持续进化，为重大天文发现创造更多可能性。
跨领域、跨界合作研究：人工智能技术与LAMOST 望远镜的深度结合正在重塑天文研究的范式，并持续推动多学科交叉创新生态的形成。这一融合进程主要体现在两个关键维度：一是在学术研究层面，人工智能算法作为关键使能技术，架起天文学与计算机科学、统计学、信息学、物理学等学科的知识桥梁，通过深度学习、知识图谱等创新方法，显著提升海量光谱数据的挖掘效率，有效推动跨学科协同创新；二是在产学研合作层面，面对天文大数据处理对高性能计算、海量存储和先进算法的迫切需求，天文机构与科技企业正在建立更加紧密的合作伙伴关系，这种跨界合作不仅有效解决了天文研究的计算瓶颈，同时也为人工智能技术的创新应用提供了重要的实践场景，实现了基础研究与应用创新的双向赋能。这种跨学科、跨行业的深度融合正持续催生创新势能，驱动天文研究范式向智能化、精准化方向纵深演进，从根本上拓展人类认知宇宙的疆界。
数据规模与复杂性：(1) 海量数据处理：现代巡天项目(如LSST)每天产生TB级数据，传统AI 方法难以高效处理。(2) 多维数据整合：天文数据通常包含光谱、时域、空间位置等多维信息，AI 需发展更强大的特征提取与降维技术。(3) 异构数据融合：不同波段(光学、射电、X射线)的数据融合和统一可视化仍存在技术瓶颈。
标准化与通用性：(1) 数据格式差异：不同天文台的数据标准不一，AI 模型难以泛化到多种观测设备。(2) 跨平台兼容性：天文可视化工具(如Glue、WorldWide Telescope) 与AI 框架( 如PyTorch、TensorFlow)的集成仍不完善。
实时性与交互性：(1) 动态数据流处理：暂现天体(如超新星、快速射电暴)的实时监测要求AI 可视化系统具备低延迟分析能力。(2) 用户交互优化：科学家的探索性分析需要灵活的交互式可视化工具，而当前AI 模型多为静态输出，难以支持动态调整。
数据质量与标注问题：数据质量与标注瓶颈制约AI 在天文研究中的效能发挥。LAMOST 望远镜虽已积累千万级光谱数据，但在实际应用中仍面临双重挑战：在数据质量层面，观测数据普遍存在信噪比波动、系统误差、光谱污染等干扰因素，且不同观测周期的数据质量存在显著差异；在数据标注层面，特殊天体(如激变变星、沃尔夫-拉叶星等)的标注样本稀缺，且现有标注体系在物理参数(如金属丰度、表面重力等)的标注精度和一致性有待提升。这些问题导致AI 模型面临训练数据分布偏差、标注噪声干扰等挑战，严重制约了模型泛化能力和科学发现的可信度。突破这一瓶颈需要建立多维度解决方案：(1) 开发基于物理模型的数据质量增强算法，如生成对抗网络(GAN)；(2) 构建专家协同的智能标注平台；(3) 探索小样本学习和半监督学习等新型算法范式；(4) 建立标准化的天文数据质量评估体系。
模型解释性不足：可解释性瓶颈制约人工智能在天文学中的深度应用。当前主流的深度学习模型虽然展现出卓越的预测性能，但其“黑箱”特性导致模型决策过程缺乏物理可解释性。这种解释性缺失主要表现在三个层面：首先，复杂的网络架构和数以百万计的参数使得模型内部工作机制难以追溯；其次，特征提取过程与天体物理机制之间缺乏明确的对应关系；最后，预测结果往往无法与现有的天体物理理论建立直接关联。这种状况严重阻碍了天文学家对模型输出的物理验证和理论解释，不仅限制了AI 方法在天文发现中的可信度，也制约了其在天体物理机制研究等深层次科学问题中的应用潜力。为突破这一瓶颈，亟需发展具有物理约束的可解释AI 算法，建立模型输出与天体物理理论之间的桥梁。
计算资源需求庞大：算力需求成为AI 驱动天文研究的关键瓶颈。以深度学习为代表的人工智能算法在应用于LAMOST 海量光谱数据处理时，面临着严峻的计算挑战：首先，模型训练阶段需要处理PB 级的天文数据，往往需要数千GPU小时的算力支持；其次，推理过程对实时性要求较高，需要持续稳定的高性能计算资源保障。这种需求直接导致三方面问题：(1) 硬件投入成本呈指数级增长，单个大型模型的训练可能消耗数十万元计算资源；(2) 系统架构复杂度激增，需要专业团队维护异构计算环境；(3) 能源消耗巨大，与绿色天文观测理念产生冲突。要突破这一瓶颈，需要从算法轻量化、分布式计算优化、专用硬件加速等多个维度进行协同创新，构建适应天文研究特点的高效能计算解决方案。
作为国际领先的大视场多目标光谱巡天望远镜，LAMOST 凭借其革命性的设计理念——5 度超大视场与4000 根光纤并行观测能力，已成为当代银河系恒星普查的标杆性设施。这一独特设计使其在恒星化学丰度与运动学研究领域展现出无可比拟的优势，有效填补了美国SDSS 和欧空局GAIA等国际巡天项目在银河系精细解剖方面的空白。当SDSS 望远镜给星空拍“证件照”，GAIA卫星记录恒星“舞步”时，LAMOST 正在破解它们的“生命密码”——通过光谱分析，测量恒星的“宇宙年龄”(金属含量)，追踪“星际移民”(运动轨迹)，发现宇宙“活化石”(贫金属星)。
通过与SDSS、GAIA等国际巡天数据的深度互补与融合，LAMOST 为构建银河系三维化学-动力学图谱提供了关键数据支撑。展望未来，正在规划中的LAMOST-II 升级计划将通过新一代光纤系统和探测器的革新，将观测极限星等推至V~20，这将在以下前沿领域实现重大突破：银河系晕区暗弱恒星的系统性研究、近邻星系考古学的高精度光谱解析、特殊天体的深度搜寻与表征。在人工智能技术的强力驱动下，LAMOST的数据处理能力正经历革命性变革。基于深度学习的智能光谱处理系统(如自动谱线识别、参数测量)不仅将天文学家从繁琐的数据处理中解放出来，更开创了“智能观测”的新范式。正在研发的望远镜智能体系统可实现：多望远镜自主协同观测、实时数据质量评估、自适应观测策略优化、智能科学目标推荐。这种观测-分析-决策的闭环智能化，将观测效率提升了一个数量级。特别值得关注的是，AI 与LAMOST 的深度融合正在重塑天文学研究范式。数据驱动发现：通过无监督学习挖掘隐藏在天体光谱中的新规律；可解释AI：建立光谱特征与物理参数之间的透明关联；虚拟观测：利用生成模型预测未观测天体的光谱特征。在科学普及方面，LAMOST 与AI 的结合正在打破天文研究的专业壁垒。通过开发交互式科普平台、构建可视化数据探索工具、建立公众科学项目，让更多天文爱好者能够直接参与前沿研究，真正实现“全民科学”的愿景。从解码太阳系“近邻故事”，到探寻宇宙第一代恒星，LAMOST 正与AI 携手揭开更多星空谜题。就像伽利略第一次将望远镜指向夜空，我们正在经历观测宇宙的新革命——只不过这次，人类有了智能机器作为探索伙伴。站在新的历史起点，LAMOST与人工智能的协同发展将持续推动天文学研究向更深更广的维度拓展。从银河系形成演化这一基本科学问题，到宇宙物质分布的终极探索，这一强强联合必将为人类认识宇宙提供更多关键线索，开创21 世纪天文学研究的新纪元。
本文选自《现代物理知识》2025年6期YWA编辑
《现代物理知识》
搜索微信号
mpihep
长按扫码关注我们
