中国天眼FAST发现脉冲星数量突破1000颗 腾讯探星计划提供助力

11月26日，国家天文台宣布，截至2024年11月，中国天眼FAST累计发现脉冲星数量已突破1000颗，超过同一时期国际其它望远镜发现脉冲星数量的总和。过去三年，在腾讯云+AI的辅助下，FAST找到了51颗脉冲星，其中一半以上是毫秒脉冲星或长周期脉冲星，在天文领域有重要的研究价值。另外腾讯也辅助发现了3例快速射电暴（fast radio burst，FRB）。FRB 是目前天文领域研究的热点，其物理起源对了解宇宙演化具有重要作用。

这些成绩是“探星计划”的阶段性成果。2021年，腾讯与国家天文台、复旦大学联合启动“探星计划”，基于腾讯云的算力资源和腾讯优图实验室领先的AI能力，帮助中国天眼FAST处理每天接收到的庞大数据，并通过AI模型去分析找到脉冲星和快速射电暴的线索。

三年间，腾讯优图实验室联合国家天文台、复旦大学，不断探索新的AI算法模型，进一步提升天文发现的效率。双方联合开发的端到端模型FastSearch，从FAST接收到信号开始就介入处理，信号处理效率较合作初期的AI模型提升15倍，较2021年以前的处理方式提升了数百倍。

天文研究表明，质量较大的恒星在演化的终点会爆炸，迸发出盛大的太空焰火，这就是超新星爆发。如果留下的恒星核心“残骸”质量足够大，便会坍缩为中子星，而脉冲星就是正在快速自转的中子星。脉冲星的特征明显、易于辨识，在宇宙中的定位位置比较精准。这也是为什么脉冲星被称为宇宙中的灯塔。追踪和定位脉冲星，也将为人类的宇宙航行找到更多灯塔。

寻找脉冲星是中国天眼FAST的关键科学目标之一。FAST的全称是500米口径球面射电望远镜，是目前世界上灵敏度最高的射电望远镜。FAST每天从宇宙中观测接收到的信号原始数据量达500TB，科学家们需要在茫茫数据流里找到属于脉冲星的信号图。

在过去的工作流程中，科学家们首先会将FAST观测到的信号利用一系列天文和物理学方法进行处理，得到计算机视觉处理的图像数据，再由算法对信号进行判别、留下少量样本，交给人工对比确认是否是脉冲星。

尽管AI算法的介入显著提升了信号提升的效率，但FAST原始信号的处理流程仍有巨大提升空间。2023年开始，腾讯优图实验室和国家天文台、复旦大学开始探索研发端到端模型FastSearch，即从原始信号处理到最终提交给人工确认的少量样本，全程都交由算法模型处理。

针对天文信号数量庞大、有用信号弱、噪声干扰大等特点，腾讯优图实验室专门研发了多示例学习算法，提升模型整体精度；并针对弱信号设计了新型注意力机制，提升对弱信号的召回率。FastSearch上线以来，已经找到了28颗脉冲星，显著提升了天文发现的效率。

腾讯协助发现的19C132 脉冲星信号

FastSearch模型同时在辅助寻找另一个天文界的研究热点——快速射电暴。

快速射电暴是宇宙中偶发的射电爆发事件。在几毫秒时间内，它们所释放的能量，相当于全世界当前总发电量累计几百亿年的总和。关于其起源有诸多猜测，早日揭示快速射电暴的物理起源对了解宇宙演化具有重要作用，甚至可以回答“人类将向何处去”重要命题。

相比脉冲星，快速射电暴因发现时间晚、AI训练数据少、出现频率低，发现难度相比脉冲星要大很多。借助FastSearch模型，通过“自监督预训练+模型精调”的方式，先搭建具备基本识别能力的“通识”模型，再用少量快速射电暴数据“精调”，克服数据难题，提升模型精度。到目前，腾讯已经辅助国家天文台找到了3例快速射电暴。

除了“仰望星空”，腾讯也正在将AI技术应用产业场景中，借助腾讯优图实验室的图像识别、文字识别、身份识别等多项算法和能力，腾讯云已经为工业、医疗、交通、金融等众多行业提供了AI解决方案及核心技术支持。