青年天文学会系列科普讲座 第十四讲
2024年诺贝尔物理学奖解读讲座
神经网络解码宇宙：
从系外行星到黑洞
Deciphering Universe with Neural Networks: from Exoplanet to Black Hole
2024年10月20日晚，在2024年诺贝尔物理学奖获奖名单公布12天后，青年天文学会（以下简称“青天会”）系列科普讲座第十四讲“神经网络解码宇宙——从系外行星到黑洞”在二教107教室成功举行。青天会邀请了北京大学未来技术学院/国家生物医学成像科学中心孙赫研究员作为本次讲座的主讲人，与大家分享了人工智能在本年诺贝尔物理学奖中的科学涵义。本场讲座在青天会的Bilibili账号和蔻享学术平台上进行了同步直播。此外，来自北京林业大学、对外经济贸易大学、北京航空航天大学、北京师范大学、中国石油大学、清华大学等高校，以及北京大学附属中学的不少天文爱好者也来到讲座现场，共享天文科普盛宴。
图为本次讲座现场
图为孙赫老师
Hopfield网络示意图
Hopfield网络中“势能”概念的示意图
神经网络在天文学中的部分应用
孙赫老师进一步介绍说，神经网络工具不仅受到物理规律的启迪，还显著推动了物理学乃至自然科学的发展。例如，神经网络目前已经广泛应用于系外行星搜寻和银心黑洞成像等前沿天文课题当中，深刻改变了研究的范式。
孙赫老师首先例举了银心黑洞成像问题。由于银心黑洞距离我们十分遥远，因此成像工作尤其困难。形象地说，在地球上看银心黑洞，就如同在拉萨布达拉宫看上海外滩上的一粒盐。因此，如果想要分辨出银心黑洞，就必须要建一个和地球一样大的望远镜，这显然是不现实的。因此，科学家们想出了“甚长基线干涉测量”的方法，通过分布在地球上不同位置的望远镜接力测量，再通过数据分析和处理，得到等效地球大小望远镜的观测效果。
银河系中心黑洞动态重建
利用神经网络对地球上未来的望远镜的分布做出优化
利用人工智能动态调整望远镜镜面形状抵消波前像差
图为正在提问的同学们
图为孙赫老师与到场同学们合影
文案：丁恒宇
排版：杜骏豪
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