據(jù)物理學(xué)家組織網(wǎng)30日文章稱，美國斯坦福直線加速器中心（SLAC）國家實(shí)驗(yàn)室和斯坦福大學(xué)的最新研究首次表明，人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確地分析引力透鏡，且比傳統(tǒng)的方法快1000萬倍，報(bào)告發(fā)表于英國《自然》雜志上。

　　引力透鏡是愛因斯坦廣義相對論所描述的一種現(xiàn)象。當(dāng)光經(jīng)過遙遠(yuǎn)星系、星系團(tuán)及黑洞等具有巨大引力的天體附近時(shí)，會(huì)像通過凸透鏡一樣發(fā)生彎曲，其原理非常類似光學(xué)透鏡的作用，因而稱為引力透鏡效應(yīng)。根據(jù)光線變化在光譜外波段呈現(xiàn)的不規(guī)則程度，可以推算發(fā)光星系的年齡和距離。

　　更重要的是，這種光線的扭曲還提供了一個(gè)關(guān)鍵線索，即質(zhì)量是如何在空間上分布以及這種分布又是如何引起時(shí)間變化的，而它們恰恰關(guān)系到兩個(gè)重要屬性：宇宙中數(shù)量龐大的暗物質(zhì)與推動(dòng)宇宙加速膨脹的暗能量。

　　不過直到現(xiàn)在，這類分析都是非常乏味的過程。引力透鏡的視覺效果十分獨(dú)特，難以用簡單的數(shù)學(xué)規(guī)則描述，因此其篩選對于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)很困難，數(shù)據(jù)上更涉及到大量數(shù)學(xué)透鏡模型的計(jì)算機(jī)模擬，以及對透鏡圖像的對比。往往，一個(gè)透鏡呈現(xiàn)的信息就要耗費(fèi)數(shù)周甚至數(shù)月來完成。

　　但現(xiàn)在憑借神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——一種模仿人類大腦結(jié)構(gòu)，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法模型，研究人員已能夠在幾秒鐘內(nèi)完成同樣的分析。在經(jīng)過百萬張圖像訓(xùn)練后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠以與傳統(tǒng)方法同樣的精度瞬間分析，分析結(jié)果的準(zhǔn)確性極高，已通過美國國家航空航天局（NASA）哈勃太空望遠(yuǎn)鏡的真實(shí)圖像和計(jì)算模擬得到了驗(yàn)證。

　　論文作者之一的勞倫斯·佩羅·勒瓦瑟表示，現(xiàn)在只需輸入計(jì)算要求，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以在幾分之一秒內(nèi)，以完全自動(dòng)化的方式生成結(jié)果。而人類就能騰出足夠的時(shí)間，思考如何對宇宙提出正確的問題。

　　總編輯圈點(diǎn)

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身對天體物理學(xué)一無所知，但經(jīng)過數(shù)百萬個(gè)圖像訓(xùn)練后，它可以獲得一種與人類大腦類似的直覺，從而規(guī)避傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)算法在進(jìn)行這一類型操作時(shí)會(huì)產(chǎn)生的困難。其實(shí)人類對引力透鏡的研究已持續(xù)了整整一個(gè)世紀(jì)，現(xiàn)在人工智能的介入，讓遙不可及的星空變得更加清晰。