天空中的AI：来自韦伯太空望远镜的令人惊叹的新图像将被人工智能分析

美国公布了韦伯太空望远镜拍摄的第一张全彩图像，这已经让全球人类感到震惊和欣喜。

但人类并不是这些图像的唯一观众。“神奇望远镜”的数据也被加州大学圣克鲁兹分校创建的新一代 GPU 加速人工智能所吸收。

Morpheus，正如加州大学圣克鲁兹分校的团队所称的人工智能，不仅会帮助人类理解我们所看到的东西。它还将使用来自价值 100 亿美元的太空望远镜的图像来更好地了解它在寻找什么。

美国国家航空航天局周一发布的图像代表了迄今为止遥远宇宙最深、最清晰的红外图像。被称为“韦伯的第一个深场”的星系团 SMACS 0723 的图像充满了细节。

回答问题

美国宇航局报告称，数千个星系——包括在红外线中观察到的最微弱的物体——首次出现在韦伯的视野中。

美国宇航局局长比尔尼尔森解释说，周一的图像只代表了外面的一小部分，图像覆盖了一片天空，大致相当于地面上有人举起的一粒沙粒大小。

该望远镜标志性的 18 个互锁六角镜阵列，总跨度为 21 英尺 4 英寸，比迄今为止的任何工具都更深入地观察宇宙和宇宙的过去。

“我们将能够回答我们甚至不知道问题是什么的问题，”尼尔森说。

美国公布了价值 100 亿美元的韦伯太空望远镜的第一张照片。它显示了 46 亿年前出现的星系团 SMACS 0723。这个星系团的总质量就像一个引力透镜，放大了它后面更遥远的星系。

奇怪的新世界

尼尔森说，望远镜不仅能比任何科学仪器看到更远的时间——几乎可以追溯到宇宙的开始——它还可以帮助我们了解太阳系外的行星是否适合居住。

Morpheus——在帮助科学家理解美国宇航局哈勃太空望远镜拍摄的图像方面发挥了关键作用——将帮助科学家提出和回答这些问题。

与博士 Ryan Hausen 合作，加州大学圣克鲁兹分校计算机科学系的学生，加州大学圣克鲁兹分校天文学和天体物理学教授 Brant Robertson 帮助创建了一个深度学习框架，该框架根据从望远镜中逐个像素流出的原始数据对天文物体（如星系）进行分类.

“JWST（韦伯太空望远镜） 将真正使我们能够以前所未有的新方式看待宇宙，”罗伯逊说。“所以这真的很令人兴奋。”

最终，Morpheus 也将使用这些图像进行学习。JWST 的光学系统不仅是独一无二的，而且 JWST 还将收集比哈勃上可见的更远（因此更红）的星系。

Morpheus 接受了加州大学圣克鲁斯分校的 Lux 超级计算机的培训。该机器包括 28 个 GPU 节点，每个节点带有两个 NVIDIA V100 Tensor Core GPU。

换句话说，虽然我们都将在未来几年里饱览这些图像，但科学家们将把 JWST 的数据提供给 AI。

加州大学圣克鲁兹分校以可 缩放的格式提供了这张图片，让人们可以仔细观察各个星系。

UC Santa Cruz 以可扩展的格式提供了这些图像。 

BRIAN CAULFIELD