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华盛顿大学研究人员加入国家努力简化人工智能驱动的宇宙学
华盛顿大学的研究人员和卡内基梅隆大学的合作伙伴正在合作开展一个新项目，以帮助科学家利用人工智能更好地了解宇宙。
来源:华盛顿大学华盛顿大学的研究人员和卡内基梅隆大学的合作伙伴正在与美国能源部的 SLAC 国家加速器实验室合作开展一个新项目，帮助科学家利用人工智能更好地了解宇宙。
现代天文学产生的数据比以往任何时候都多。强大的望远镜——比如美国能源部-国家科学基金会维拉·C·鲁宾天文台的西蒙尼巡天望远镜——以及世界各地的其他仪器正在收集有关数十亿颗恒星、星系和其他宇宙物体的详细信息。这些观察结果帮助研究人员调查科学中一些最大的谜团，包括暗物质和暗能量的性质、宇宙如何随时间演化以及它是由什么组成的。
但存在一个挑战：这些项目的大部分数据以不同的格式存储，存放在不同的机构，并且难以合并。因此，科学家在开始分析数据之前通常会花费大量时间准备数据。
“科学机遇和数据分析挑战令人难以置信，”卡内基梅隆大学物理系主任雷切尔·曼德尔鲍姆 (Rachel Mandelbaum) 说道。
这项由曼德尔鲍姆领导、美国能源部创世任务资助的新项目将创建一个共享数据服务，使研究人员能够无缝访问和组合来自多个天文学实验的信息。该系统不会将大量数据从一个位置移动到另一个位置，而是允许数据保留在存储位置，同时通过中央平台提供数据。
“新一代望远镜和巡天观测都将改变我们理解宇宙的方式，”联合研究员、威斯康星大学天文学教授兼电子科学研究所所长安德鲁·康诺利 (Andrew Connolly) 说。 “但只有当我们将这些数据整合在一起，从统一的角度看待宇宙时，这些发现才会真正具有变革性。”