中国天眼FAST是干什么的？
中国天眼FAST是世界上最灵敏，单口径最大的射电望远镜。中国天眼的正式名称是500米口径球面射电望远镜。是国家“十一五”重大科技基础设施建设项目，其核心目标是搜索和发现射电脉冲星。
1994年起，中国科学家们就开始了“中国天眼”的选址、预研究、立项、可行性研究及初步设计，并攻克了索疲劳、动光缆等一系列技术难题。经过22年左右的努力建设，于2016年9月25日，“中国天眼”正式落成并开始启用。中国天眼的建成成为了全人类探索宇宙起源和演化的一项重大科学装置。
未来天眼将致力于探测各种脉冲星，特别是那些极具“个性”的，比如毫秒脉冲星、双星和伽马射线脉冲星等，在引力波、系外行星、超高能宇宙射线和星际物质探测等方面为世界做出贡献，提高人类对天文学、天体物理学和基础物理学的认识。
中国天眼与AI技术结合的数据处理状况
用AI帮助中国天眼FAST处理每天接收到的庞大数据量，并通过视觉AI分析找到脉冲星线索。当FAST得到电磁波信号后，经过一系列天文和物理学方法处理，得到适合计算机视觉领域处理的图像数据，然后用AI对信号进行判别，筛选比对图像数据，挑最有可能的星图样本，进行处理后绘制星空坐标导航图。
脉冲星的发现对人类来说意味着什么？
首先我们要了解什么是脉冲星？
脉冲星是会发射周期性信号的中子星，大质量恒星到了生命末期，坍缩形成中子星后，体积急剧缩小，获得的角动量让其快速旋转，其强大的磁场让它从两极发射出束状的无线电波（射电波）。当这束射电波扫过地球时，就可以被射电望远镜接收，让我们知道它的存在，并根据获得的数据分析它的各种属性，这种中子星就被称为脉冲星。
科学家们估计银河系中可观测的脉冲星大约有70000个，迄今仅发现了3%。
脉冲星坐标是人类星际航行的灯塔。
脉冲星不但是研究宇宙天体变化的一种重要天体，还是人类深空航行导航的重要坐标，它那恒定的灯塔效应，为人类远航确定了方向。也就是说脉冲星是宇宙中的“灯塔”，是人类星际航行中的指明灯。脉冲星的发现有助于为人类未来的星际航行提供便捷的帮助。
AI进入太空领域的影响是什么？
举个例子。
NASA的火星侦察轨道器(MRO)，在围绕火星运行的14年中，传送回来很多的数据，科学家们在MRO所提供的数据中找到了1,000多个新的陨石坑。通常，天文学家每天要花费数小时研究由拍摄的图像来发现火星上的陨石坑。
美国喷气推进实验室（JPL）的人工智能研究人员一直致力于开发发现撞击坑的机器学习工具，希望AI能够帮助天文学家节省时间，增加发现陨石坑的数量。2010年3月至2012年5月中的某一天，一颗流星划过火星的天空，坠入火星表面，并且产生了直径仅有4米的小坑。直径越小，便越难在图片中发现它们，在这种情况下，NASA的科学家首次利用人工智能和机器学习发现了陨石坑。
过去，天文学家人工扫描一张图像筛查陨石坑需要40分钟左右，而现在，JPL开发的撞击坑分类器筛查一张图像只需要5秒钟。可以想见，AI在处理图像数据的速度之快前所未有。
中国的天眼FAST通过AI也能快速处理数据。
FAST处理数据非常快，快到你难以想象，它在1周内产生的数据大约相当于3000万张信号图。能产生这样强大的数据处理速度，就不得不用到AI技术，没有AI技术的发展与配合，是做不到的。试想一下，这3000万张信号图如果让人工肉眼来处理的话，咱们按照1张/秒速度进行，那么就需要人员在不吃不喝不休息的条件下，工作一年的时间，才能完成这些数据图的处理。相比较之下，利用AI技术可以大大的缩短处理时间，让人类的工作效率得到极大的提高。因此需要采用AI技术帮忙缩短处理时间。
可以保证数据不遗漏，查找的准确性。
以NASA的“开普勒行星猎手“任务为例来进行说明吧。该飞行器传输回了大量数据，但是由于科学家的疏忽，导致了4个系外行星没有被发现。一直到2016年，一名研究生在进行研究的时候，从NASA开普勒太空船的数据中发现了4个“隐藏”的新系外行星。
由此可见，在数据管理领域只靠人工来开展工作的话，效率低下，容易遗漏。所以，一直以来数据处理都是科学领域一项巨大的挑战。并且这样的难度随着数据量的增加与日俱增。因为，更多数据并不意味着会有更多的有效信息，反之，如果不仔细比对查找的话，有些重要的信息可能会被遗漏，淹没于海量数据之中。然而，随着科学仪器的不断精进，将有越来越多的数据被传输回地球，其数量之大将远超出科学家人工分析的能力范围。
这个时候AI的力量就能显示出来，AI就是人工智能，它能不断的学习和进行不断的处理。通过不断的技术进步，它能不断的处理海量的信息数据。对于探测器传回的数据可以进行非常快速并且准确率极高的分析和发现。这会大大减少科学家们的工作量，让他们从枯燥无味的数据处理领域腾出手来，专注于新领域的探索与研究。对人来未来的星际探索的发展，具有重大且深远的意义。
毫无疑问，AI和机器学习将在未来的太空科研中发挥重要作用。期待人类和AI携手协力为太空科学做更大贡献。
