与华为云一起聆听"星空物语"

　　"浩瀚的星空和深邃的苍穹，是亘古不朽的自然之美。"人类从未停止过仰望星空，同时也为揭晓宇宙奥秘做出了各种探索。

　　作为历史上的科学工程之一，SKA(平方公里阵列射电望远镜)可以看作是迈向宇宙奥秘的一步。该工程由总部位于英国曼彻斯特乔卓尔·班克天文台的SKA组织引领，旨在通过国际社会共同努力建造世界的射电望远镜。SKA对于天空的观测将显示前所未有的细节，绘制天空图谱的速度也将数倍于现有设施。

　　随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的快速发展，探索宇宙也不断与新兴技术结合交融，呈现出更加亮眼的成果。为了更好地完成科技部和中国科学院的项目，更有效地推进我国SKA区域中心的建设和科学预研究，上海天文台选择与华为云合作，双方将发挥各自优势探索人工智能在天文研究中的应用，展开更加高效的天文研究，以及创新天文研究方法。

　　华为云AI帮助上海天文台在星体观测方面取得了哪些进步?过去，使用传统方法处理SKA先导项目星空观测数据时，天文学家需要169天才能完成一次对南半球星空中大约20多万颗星体的定位和识别。而现在，上海天文台与华为合作，通过深度学习方法训练AI模型，并利用华为云AI昇腾集群服务的世界的AI强劲算力仅要用时10秒即可完成此任务，同时AI模型的平均精度均值mAP可以达到81%，较之前类似的研究工作提升了3%，极大提高了科研效率。

　　作为地球上的科学工程，SKA设施将遍布南北半球、三个大洲，该项目将产生10倍于目前全球互联网的数据流量，这样一来，数据存储及数据分析就成为了该项工程面临的重大挑战。在数据存储方面，SKA建成后每年存档大约600PB的数据，要存储海量的天文数据就需要建设庞大的数据中心，投资大且周期长。

　　同时，将海量数据从澳洲搬迁到上海天文台，也是件非常困难的事情。在数据分析方面，海量的天文数据价值挖掘需要强大的算力，同时无法对大面积星空进行实时性观测分析，容易错过天文现象的观测和研究机会。针对海量数据存储的挑战，数据上云是其选择。依托于华为云弹性存储服务，海量数据得以被快速且灵活地存储。针对海量数据分析，华为云AI昇腾集群服务可按需提供澎湃算力，缩短SKA天文研究进程。

　　除了对宇宙中星体进行定位和分类，华为云和上海天文局还展开了脉冲星信号识别方面的研究。该研究展开来说，是基于数十万的脉冲星信号数据，利用华为云AI昇腾集群服务在短时间内训练并建立AI脉冲星识别模型，解析该图片是否为脉冲星信号。目前，其识别精准率和召回率均高达98%以上。

　　未来，除了天文探索领域，华为云AI昇腾集群服务也将在未来触及石油勘探，气象预测等领域，持续将AI普惠，让千行百业都能够享受"行业+AI"带来的惊喜改变。