ai芯片是如何实现人工智能的（这场寻找宇宙心跳）

“如果你想知道宇宙的秘密，就用能量、频率与振动来思考。”科学巨匠尼古拉·特斯拉曾这样说。

唱作人高姗七年前在一本电子舞曲的书中看到这句话，“我当时就觉得音乐和星系、宇宙是相同的，音乐有频率和振动，脉冲星信号也有频率、周期，从而转换为音频产生振动。”

9月23日晚，一场特别的“寻找宇宙心跳”脉冲星演奏会在微信视频号上直播，高姗创作的一首《遇见你的时候所有星星都落在我头上》歌中，前奏、间奏融合了编号为113的脉冲星的声音，歌曲结束部分融合了114编号的脉冲星的音频，听起来像是水烧开后沸腾的声音。

除了高姗，还有六位新锐音乐人也以脉冲星声音为核心创作歌曲，传递脉冲星信号转换而来的“宇宙心跳”声。这场演奏会，是由腾讯优图实验室与国家天文台、澎湃新闻、复旦大学计算机科学技术学院联合发起的。跨界科技和艺术，吸引了不少天文爱好者的关注，也让更多人进一步接触到天文宇宙的相关知识。

“脉冲星是大质量恒星演化晚期的致密残留物，距离我们非常遥远，可见光波段的信号非常微弱。"博士毕业于中国科学院国家天文台、目前是复旦大学计算机科学技术学院博士后、同时也是“探星计划”的参与者王珅，在直播中表示，在已知的大质量恒星演化晚期产物中，脉冲星属于稳定发射脉冲信号的一类中子星，其会周期性产生一个一个如同脉冲一样的射电信号，形象把它称为脉冲星。

（左起）王珅、王亚彪、池明旻讲述AI 天文的探索历程

“脉冲星还有一些特征，例如自转的时间特别地短，按毫秒来计算，有的甚至自转周期只有几毫秒，蜜蜂还来不及振动一次翅膀，相当于人类心跳一下，那里就度过了几百天。”腾讯优图实验室专家研究员王亚彪在直播中补充说。

如何探索脉冲星？如何将脉冲星的基本特征如轮廓、频率映射到声谱，构造出脉冲星独特的声纹？这背后有着怎样的渊源、技术和故事？在新时代进一步加强科学技术普及工作的大背景下，这显得意义深远。

脉冲星，遭遇发现“瓶颈”

早在1976年发现时，因为脉冲星会发出一个规律性的信号，一度被认为可能是外星文明给我们发了信号，所以称之为小绿人。

2016 年 9 月 25 日，被誉为“中国天眼”的 500 米口径球面射电望远镜（Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope，简称FAST）落成启用。因为接收面积非常大，所以它的灵敏度非常高，能接收到其他望远镜看不到的比较弱的辐射脉冲。截止至今年 7 月，“中国天眼”已经发现了 660 余颗新脉冲星。但是FAST的观测只是发现脉冲星的第一步。

复旦大学计算机科学技术学院副教授、博士生导师池明旻在直播中提及了利用中国天眼FAST发现脉冲星过程中的其他难点，比如对于脉冲星搜索任务，按目前的观测时间分配，FAST每周可能产生近500TB的脉冲星观测数据，这些数据经过预处理后，产生3000万~1亿张信号图，如果靠专家人工从这些图片中寻找可能的脉冲星， 1个科研工作者需花至少一年时间才能完成，是非常大的工程。这就亟需人工智能（AI）技术辅助。

而顺着人工智能（AI）技术的思路往下走，又面临新的问题，比如FAST现有脉冲星的样本量较少，自 FAST 启用以来，中国已发现600 多颗脉冲星，但数据隶属于不同科研项目，当前公开可用于AI 模型训练的正样本不到100 颗，而且这些可以被训练的数据，与当前要处理的要预测的数据分布不一致，这也对AI模型的设计带来很大的挑战。

“转机发生在 2021 年，腾讯优图从基础研究到产业落地的战略正在全面铺开，从AI for industry尝试延展到AI for science。腾讯优图在了解到我们的科研项目后，迅速加入进来，所以在 2021 年 7 月宣布了 ‘ 探星计划 ’。“池明旻说。

“云 AI”加持，发现脉冲星

2021年7月，腾讯与国家天文台，携手复旦大学计算机科学技术学院联合启动了“探星计划”，基于腾讯优图实验室领先的计算机视觉技术、腾讯云的计算能力，用“云 AI”帮助中国天眼FAST处理每天接收到的庞大数据，并通过视觉AI分析找到脉冲星线索。

腾讯优图实验室专家研究员王亚彪表示，探星过程中有了云 AI，由中国天眼FAST收集回来的太空信号转化成图像后，可以获取不同维度的信息，比如色散、相位、时间、频率等。通过多模态输入信号的深度融合，将不同维度的信号图进行关联分析，这样就提高脉冲周期信号确认的可信度，提升寻找脉冲星的效率和准确率。

同时，为了解决样本学习量不足的问题，探星计划团队设计了半监督域迁移学习的解决方案——使用非FAST观测设备获取的标记数据，并同时使用少量FAST标记数据以及大量未标记数据进行深度神经网络建模。通过半监督学习获得“伪标签”数据，模型训练可用的样本要比人工标注大的多，因此极大提升了脉冲星自动识别能力。

在工业界和学术界的共同努力下，同等算力下，“云 AI”的方式助力寻找脉冲星的数据处理效率提升了 120 倍。新设计的多模态 半监督学习的AI解决方案，相比业界原有的AI筛选模型，不仅具有更高的召回率，也促进误报率下降98%。

经过8个月的努力，云 AI已从巡天观测数据中寻找超过22个脉冲星。“这 22 颗脉冲星，其实是在几十亿张图片中找到的。”王亚彪说。

此次“寻找宇宙心跳”脉冲星演奏会，脉冲星的声音来源，正是将最新发现的8颗脉冲星的基本特征如轮廓、频率映射到声谱上，由此形成脉冲星的声纹。

科技向善，科普与科创并重

“这次特别的演奏会，我们希望通过科技 艺术结合，能够让更多人了解脉冲星，对天文探索产生兴趣。”腾讯优图实验室专家研究员王亚彪说，了解得越深入，越感觉到生命的渺小，对宇宙更存敬畏之心。

就像康德说的：有两种东西，我对他们的思考越是深沉和持久，他们在我心灵中唤起的赞叹和敬畏就会越来越历久弥新，一个是我们头顶上浩瀚璀璨的星空，一是我们心中崇高的道德法则。

探索宇宙的脚步持续向前，以“科技向善”为牵引，人工智能的应用不仅面对当下，也看向未来。

据了解，2022年腾讯与国家天文台、复旦大学计算机科学技术学院共同开启对M31仙女座星系的射电信号处理，这也是天文界对该星系中脉冲星类致密天体的最深度完整探测。

“目前通过三方合作找到的22颗脉冲星，都在银河系内。我们希望利用FAST高灵敏度特点，通过设计的AI模型开启 M31 仙女座星系中脉冲星类致密天体的探索，希望有更多的年轻人参与到这从0到1的探索研究中来。让大家能聆听到银河系外宇宙的‘心跳’！”复旦大学计算机科学技术学院副教授、博士生导师池明旻在直播中说。

确实，在这个过程中，科普是非常重要的一环。

2022年9月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于新时代进一步加强科学技术普及工作的意见》指出，科学技术普及是国家和社会普及科学技术知识、弘扬科学精神、传播科学思想、倡导科学方法的活动，是实现创新发展的重要基础性工作。要面向群众实际需求和经济社会发展典型问题，积极开展针对性强的高质量公益科普；坚持把科学普及放在与科技创新同等重要的位置，强化全社会科普责任，提升科普能力和全民科学素质。广大科技工作者要增强科普责任感和使命感，发挥自身优势和专长，积极参与和支持科普事业，自觉承担科普责任。注重提升科普能力，运用公众易于理解、接受和参与的方式开展科普。

可见，全民科普，是趋势所向，不是选择题，而是必选题，腾讯优图实验室与国家天文台、复旦大学计算机科学技术学院等发起的这场特别的演奏会直播，为大家提供了一个“恰逢其时”的创新科普样本。