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努力6年、處理半噸硬盤數據,是她“洗”出了人類第一張黑洞照片

摘要: 少不了機器學習的功勞。

鈦媒體注:本文來源于微信公眾號量子位(ID:QbitAI),作者:黑洞栗、郭一璞,鈦媒體經授權發布。

人類第一次看到黑洞照片之后,一名小姐姐的照片也跟著刷了屏。

她激動得十指交叉,身邊的電腦屏幕上,黑洞的樣子模糊顯現出來,一行行代碼在旁邊滾動。

在Facebook上發出這張照片時,小姐姐說:

看著我做的第一張黑洞照片一點點“洗”出來,真是不可思議。

“我做的第一張黑洞照片”?

對,全人類看到的第一張黑洞照片,就是她“做”的。

這位小姐姐名叫Katie Bouman (凱蒂 · 布曼) ,今年29歲。她帶領算法團隊“洗”出了這張照片,也成了第一批“看到”黑洞的人類之一。

人類“拍”到的第一張黑洞照片,并不是像我們拿手機拍照那樣,點下屏幕就好,而是需要分布在全球各地的許多天文望遠鏡在同一時間“按下快門”,記錄無線電數據。

然后,再依靠機器學習算法,把數據拼到一起,重建出圖像。而這個“洗照片”的任務,就是凱蒂在MIT讀博時做的項目。

搞定半噸硬盤

六年前,凱蒂開始了她在MIT CSAIL的博士生涯,想要研究“如何看見或者測量肉眼看不見的東西”,黑洞簡直是再合適不過的研究對象了。因此,她加入了EHT(事件視界望遠鏡)團隊。

凱蒂的本科讀的密歇根大學的電氣工程,碩士讀的是MIT的電氣工程和計算機科學專業,可以說,對于天文方面,她當時一竅不通。

就這樣,她開始研究“把多臺天文望遠鏡獲得的數據合成一張黑洞照片”的算法。

一搞就是三年的秘密工作。在2016年之前,這個項目一直是保密的,小姐姐研究這么激動人心的項目,卻憋著不能說,連自己的家人都沒告訴。

而且直到2017年6月,凱蒂的算法才終于可以開始實戰。她收到了一堆裝著黑洞觀測數據的硬盤:

這些硬盤足有半噸,從世界各地用飛機運來。數量之大,甚至讓人聯想到1969年瑪格麗特·漢密爾頓為阿波羅11號登月而準備的一人高的代碼。

這些硬盤中的數據,來自智利、夏威夷、南極洲、亞利桑那、西班牙、墨西哥六個地方的一共八臺天文望遠鏡。

天文望遠鏡獲取的數據量非常大,一晚上就能收集到2PB(約2000TB)。如此龐大的數據難以用網絡傳輸,必須裝到硬盤里,空運到MIT。

而且,這半噸硬盤里的數據不僅僅是黑洞,還包含天空中的各種復雜、凌亂的數據,凱蒂要靠這些數據,拼出一張完整的黑洞寫真。

本來,根據射電望遠鏡數據還原天體圖像需要人類天文學家參與。他們以自己的專業知識,將成像算法指引到他們認為正確的方向。

然而面對PB級稀疏、嘈雜的數據,想靠人力從中找出圖像太難了。于是,他們使用了機器學習方法。

雖然這支團隊已經花了好幾年的時間構建算法,在合成數據上實驗,但直到有了這些硬盤,他們才能真正知道他們的算法,是不是真的能捕捉到不可見的黑洞。

這項任務究竟什么樣?

就好比,你把一顆鵝卵石扔進池塘,卻還想看到它的樣子。

一石激起的漣漪

入水的瞬間,石子會激起一圈一圈的漣漪。

只要這些漣漪,就算石子沉到水下,也依然可以通過算法重現它的模樣。

黑洞,就像是這顆已經看不見的鵝卵石。

不同的望遠鏡收到的兩股無線電波相遇,就起了漣漪,學名叫做“干涉”。

而凱蒂提出的CHIRP算法,便是依靠干涉來重建黑洞的。

具體來說,從銀河中心傳來的無線電信號,到達兩臺望遠鏡的時間是不一樣的,干涉也是這樣發生的。

所以說,重建黑洞照片,最重要的就是時間差。

可是,地球有厚重的大氣層保護著,無線電波穿過大氣層的時候,速度會變慢,時間的測定也就不夠準確了。

所以,小姐姐想出了一種機智的方法,來解決這個問題:

如果每一個測量值,都是三臺望遠鏡 (不是兩臺) 相乘的結果,大氣帶來的誤差就能相互抵消了。

這樣一來,算法有了,團隊便開始“沖洗”黑洞的照片了。

一洗就是兩年

半噸硬盤的數據量處理起來,工程量還是太大了。

洗照片的過程中,一度有四個團隊同時工作,每個團隊負責分析一部分數據。

原本預計一年洗好的照片,花了兩年時間才讓世界看到。

除了耗時之外,小姐姐也說過,團隊就是一口大鍋,里面有天文學家,物理學家,數學家,工程師……如果不是這樣,也不可能完成這個從前看來不可能的任務。

而她的工作,是在照片終于合成成功并公布之后,凱蒂終于可以告訴全世界,合成第一張黑洞照片的意義:

這是我們了解黑洞的一個窗口,從這里開始,我們驗證了我們的物理規律。雖然我們已經靠理論推斷出黑洞的樣子,但只有親眼所見才能驗證,因此,看到黑洞圖像也是巨大的科學進步。

現在,凱蒂早已博士畢業,繼續在MIT的EHT項目做了一段時間的博士后之后,即將成為加州理工大學的助理教授。

龐大的團隊

除了凱蒂之外,整個團隊還有很多人,他們來自各種各樣的領域。

凱蒂在2017年的TED演講中分享了團隊的核心成員名單,包括:

Sheperd Doeleman
哈佛大學黑洞計劃觀測助理主任

Andrew Chael
哈佛大學黑洞計劃研究生

Lindy Blackburn
哈佛大學黑洞計劃射電天文學家

Michael Johnson
哈佛 - 史密森尼天體物理中心研究員

Katherine Rosenfeld
哈佛 - 史密森尼天體物理中心研究員

Hotaka Shiokawa
哈佛 - 史密森尼天體物理中心博士后

William T. Freeman
MIT計算機科學與人工智能實驗室教授

Vincent Fish
MIT Haystack天文臺研究科學家

Kazumori Akiyama
MIT Haystack天文臺博士后

Daniel Zoran
DeepMind研究科學家

傳送門

最后,如果你對他們所用的算法感興趣,可以讀一下這篇論文:

Computational Imaging for VLBI Image Reconstruction
https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/103077

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本文系作者 量子位 授權鈦媒體發表,并經鈦媒體編輯,轉載請注明出處、作者和本文鏈接
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評論(7

  • YJJXX YJJXX
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    4

    不是你的 是視覺中國的 她侵權了

    2019-04-11 17:43 via weibo
  • 北地之風 北地之風
    回復
    2

    所以這張圖洗出來的架構工程師基本可以無縫加個"天文學家"的頭銜了。

    2019-04-11 16:40 via android
  • 鈦媒體APP 鈦媒體APP
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    1

    回復@不賣萌的兔斯基:嚶嚶嚶

    2019-04-11 16:30 via weibo
  • 北地之風 北地之風
    回復
    0

    不然怎么用軟件去納入射線干擾參考值和物理常數,所以整合這些參數到系統里的人不論原來是不是天文學家,完成后都可以被稱為天文學家了。

    2019-04-11 21:09 via android
  • hStls9 hStls9
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    0

    厲害厲害!

    2019-04-11 16:29 via android
  • 財富密鑰 財富密鑰
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    0

    這算修圖嗎?

    2019-04-11 16:01 via weibo
  • 然后視覺中國說版權是他的 @視覺中國影像

    2019-04-11 16:01 via weibo

Oh! no

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