浩瀚宇宙，灿烂星空，华为云不断追寻与探索的终极意义在哪？

　　追寻与探索，对于平凡生活中大多数人来说，可能是一种由好奇而衍生的本能，可能是一种因蜕变而历炼的倔强，而对于华为云而言，使之倾注和努力，尤其是对生存之地球，极目之烟海，遥望之星空等让人类充满无限未知事物的追寻和探索，更多的是一种对人类未知之解密使命。

　　近日， SKA上海大会暨第六届SKA工程大会的召开，让华为云带领人类打破壁垒，使人们与头顶的星空再次靠近的探索之旅，又一次揭开神秘面纱。而解密的开始，要从SKA科学工程开始说起。

　　探索宇宙星空的“SKA”时代

　　作为历史上最大的科学工程之一，SKA(平方公里阵列射电望远镜)是即将在澳大利亚和南非建造的新一代射电望远镜项目，其成员国包括澳大利亚、加拿大、中国、印度、英国等10个国家，超过20个国家的约100个组织参与了SKA的设计和开发。SKA最终将建设上千面反射面天线和一百多万个低频天线，其独特的配置使其具备无可匹敌的观测范围，它将具有对空中大片区域成像的能力，其他巡天望远镜从未完成过在如此高灵敏度上开展如此规模的壮举。这也意味着，人类对于宇宙星空的探索，开始进入“SKA时代”。

　　正如SKA总干事Philip Diamond介绍“这个项目的目的是观察宇宙，了解我们在宇宙中的位置，从大爆炸到我们银河系和太阳所在的局部区域。至于它的价值，除了用于天文研究外，这个项目还将给我们带来许多技术和计算等方面的创新。”

　　SKA项目所面临的问题主要体现在两个方面。首要是计算能力本身，科研数据往往体量巨大，对这些数据进行挖掘、将其训练成AI模型以提升未来的研究效率更是困难;其次还有科研协作，庞大数据量不仅仅受计算能力影响，同时也在影响协作效率。SKA需要把望远镜或望远镜阵列建设在世界各地，对于科研项目来说，想要实现分布式的协作研究，往往要耗费大量成本在本地建立数据中心。

　　澎湃算力，天文研究进程更快一步

　　为有效地推进我国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。

　　对于天文研究项目中云和AI的应用前景，SKA区域中心指导委员会中方代表、上海天文台SKA课题组长安涛认为，“对于计算和存储灵活的资源配置，云提供了一个很好的解决方案，这也是未来SKA科学计算的一个趋势。”

　　据了解，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多万个射电星系的定位和识别。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顶级的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%，极大提高了科研效率。

　　同时，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。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。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。

　　此外，除了对宇宙中星体进行定位和分类，华为云和上海天文台还展开了脉冲星信号识别方面的研究。该研究展开来说，是在数以十万计的噪声信号中识别出两千个脉冲星信号数据，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，解析该信号是否为脉冲星信号。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+云+AI”带来的惊喜改变。

特别提醒：本网内容转载自其他媒体，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益，请及时联系我们，本站将会在24小时内处理完毕。