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发现宇宙中的未知

时间:2017年01月20日 信息来源:中国科技网 点击: 【字体:

脉冲星,类星体,暗物质和暗能量有什么共同之处?答案是:它们中的每一个都是意外发现的。虽然大部分的科学发展都是经过认真研究,系统推理的,但在天文学领域中,大多数惊人的发现都是出乎意料的。


我们用望远镜发现已知的未知:也就是说,我们知道的事物中,还有我们不了解的未知之处,例如了解暗物质的组成。


但真正的突破是未知的未知。直到我们意外地发现了他们,我们才开始相信它就在那里。


例如,哈勃望远镜的十个最伟大发现之一,有一个证明了其建造和发射的意义。这个任务是测量宇宙膨胀的速度,就是已知的未知。


换句话说,对于我们知道的事物,我们还有疑问,哈勃望远镜可以回答这个问题。大多数其它的发现都是未知的未知:直到我们偶然发现它们,我们才了解这是什么。


包括发现暗能量,这是目前为止唯一获得诺贝尔奖的哈勃发现,获奖时间是2011年。


一个偶然的发现


20世纪60年代,一个年轻、聪明的英国博士生约瑟琳·贝尔·伯奈尔,利用射电望远镜发现了第一颗脉冲星(已知的未知,人们对它的各种特性还没有完全了解)。


她在跟踪在天空中的星星的图表记录上发现了少许的“浮渣”,并意识到这不仅仅是一个奇怪的干扰信号,通过对该信号的跟踪分析,由此发现了脉冲星(未知的未知),她的导师因为这项研究获得了1974年度的诺贝尔物理学奖。


那么她是如何发现的呢?


除了是一个聪明、执着的学生,贝尔·伯奈尔还采用了一种全新的方式观测宇宙。通过观察无线电波的快速变化,她利用一个参数(短时观测)来观测宇宙,这种方法之前没有用过。


利用不同的物理参数观测宇宙,会有其它发现,如模糊参数,或观测范围,这些之前没有被观测过。总之,这些参数构成了我们的参数空间。


大多数重大天文发现好像都是某个人观察到了参数空间的一个新部分;以一种之前从未有过的新方式来观测宇宙。


这种新的方式包括:寻找的更深入,或更好的分辨率,或者在更大的范围上观测,或者仅仅是看到的宇宙中更多的部分。这些参数扩展到未探索过的领域,可能就会导致意外的发现。


现在正在建造几个下一代望远镜,将应用于此前望远镜没有观测的区域。它们将显著扩展观测参数空间的量,应当会有令人意外的、新的天文现象和新的天体类型被发现。


例如,CSIRO分支机构的1亿6500万美元的ASKAP望远镜,现在已接近完成,正在探索未知参数空间的几个区域,它有绝佳的机会可以观测到撼动科学界的重大意外发现。


但是当我们看到它的时候,我们会认出它吗?可能不会。


贝尔·伯奈尔发现脉冲星,是通过大量辛苦的工作,研究了她获取的所有数据资料,并注意到一个微小的异常,不完全是望远镜的功劳。


多少数据?


如果贝尔·伯奈尔用ASKAP进行观测,她每年不得不对来自复杂机器(没有人完全了解这个机器)上的数据进行筛选,大约80千兆字节。很遗憾,即使贝尔·伯奈尔的大脑也不能胜任这么大数据量的筛选任务。


我们无法用眼睛去判断所有数据。因此,我们从事科学研究的方式是,针对我们所提出的科学问题,做出决定,并将它转化成数据查询。


然后,我们挖掘数据库,寻找那些能够回答我们问题的数据。


这是一个非常有效的方式,用来回答已知的未知。不幸的是,在发现未知的未知方面,它却毫无建树。我们只收到了我们所提问题的答案,而不是我们不知道我们应该发问的问题答案。


还记得道格拉斯·亚当斯的科幻小说系列银河系漫游指南吗?超级计算机深思(Deep Thought)发现“生命、宇宙和一切”的答案是42,如果可以造出另一个计算机,给出的答案甚至可能更大,人们不断提升计算机性能,希望计算机可以帮助找到真正的问题。


因此,我们能不能设计一台机器,或者一个软件来复制贝尔·伯奈尔的大脑,探索未知的未知,在PB级的数据和复杂望远镜的帮助下,让工作更加轻松?


WTF进入未知领域


我相信我们可以,实际上,我们已经启动了WTF(Widefield ouTlier Finder)项目,项目取得的进展上周已经公布。WTF将筛选PB级数据,搜索意料之外的问题,对于到底寻找什么,并不确定。


诀窍是使用机器学习技术,我们将我们所知道的所有东西都教给软件,然后让它找出我们不知道的事情。


例如,它可以绘制光学色彩的射电亮度图。在那张图中,它就能发现一群类星体,另一群星系如银河系,等等。


也许,它还会发现另一组我们没有预料到,也完全不知道的天体。宇宙无边无际,需要绘制的图像浩如烟海,仅仅靠人类的大脑无法完成,但是WTF却能帮助我们实现任务。


这个过程并不容易。一开始,WTF也许会发现一些我们忘记告诉它的事情,也许会发现无线电干扰或一些人工仪器。


随着我们逐渐教会它,这些是什么,它就会开始辨识真正的新天体和现象。更重要的是,它将开始从多维复杂性数据中学习新事物,这些数据我们的大脑无法分析,但是WTF却可以大展拳脚。


希望WTF比我们更加智能,能够发现隐藏在数据中不为人知的那些发现。也许WTF会赢得第一个非人类诺贝尔奖。


(作者:张微编译)
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