人工智能（AI）如何帮助天文学家识别夜空中的天体？最近发表在《自然天文学》上的一项研究希望解决这一问题。一个国际研究团队调查了使用AI进行天文事件巡天的潜力，包括黑洞吞噬恒星或甚至爆炸恒星本身。这项研究有可能帮助天文学家通过减少传统上用于扫描夜空的时间和资源来利用AI提升该领域的发展。

在研究中，研究人员测试了Google的大语言模型（LLM）Gemini在三个夜空数据集上的表现：全景巡天望远镜和快速响应系统（Pan-STARRS）、MeerLICHT（荷兰语意为“更多光”）以及小行星地面撞击最后警报系统（ATLAS）。目标是确定LLMs是否能够达到与上述数据集相同水平的准确性和有效性，并向Gemini提供了三组图像。

研究人员使用了特定的提示来让Gemini分析15个例子，并指示将其分类为“无兴趣”、“低兴趣”和“高兴趣”，分别对应天体文物、变星和爆炸事件。完整的示例、提示和说明可以在https://github.com/turanbulmus/spacehack找到。六个月后，研究人员进行了后续分析，在此期间Gemini更新了新的算法。最终，研究人员发现Gemini分别在ATLAS、MeerLICHT和Pan-STARRS上的准确率为91.9%、93.4%和94.1%。

“我在处理来自天空调查的大量数据方面工作了超过10年，我们在数据分析过程中一直受到真实事件和虚假信号之间的区分困扰，”牛津大学天体物理学家、该研究的合著者史蒂芬·斯马特博士说道。“我们花了多年时间训练机器学习模型和神经网络进行图像识别。然而，这些语言模型在最少指导的情况下识别来源时表现出色，而不仅仅是针对特定任务的培训。”

如果我们能够将这一技术规模化，它可能成为该领域的游戏规则改变者，又一个AI促进科学发现的例子。这项研究正值AI通过各种应用迅速推动天文学和行星科学的发展，包括系外行星探测、分析行星表面和天文数据集、识别超新星、快速射电暴、伽马射线暴和引力波、公民科学、理论建模以及望远镜操作。

AI在天文学中的一个应用例子是发现Kepler-90i，它距离地球约2767光年，并且是该系统中发现的第八颗行星。虽然Kepler-90i被标记为超级地球，其质量约为地球的2.3倍，但其岩石表面温度远高于我们所知的生命能够生存的温度。此外，Kepler-90系统的所有行星都围绕在其恒星宜居带的内侧边缘运行，这意味着它们可能都有过热的表面或大气层，无法支持我们所知的生命。AI在行星科学中的另一个应用例子是研究火星地震和地震波如何以与先前认为不同的方式穿越火星内部。

未来人工智能在天文学和行星科学中的应用包括空间天气预测、月球和火星上的自主机器人，甚至在未来登月和登陆火星的任务中使用AI帮助宇航员做出更明智的决策。因此，这项最近的研究不仅展示了人工智能在天文学和行星科学中的不断增加的应用，还展示了非科学家如何利用如Gemini这样的免费在线工具来实现开创性的科学研究。

未来几年和几十年中，人工智能将如何改善天文学并识别天体事件？时间会告诉我们答案，这也是我们投身科学的原因！一如既往，请继续进行科学研究，并不断仰望星空！