廣告2月28日，科技日報記者從齊魯工業(yè)大學(xué)國家超級計算濟(jì)南中心（以下簡稱濟(jì)南超算）了解到，該中心與齊魯師范學(xué)院組成的科研團(tuán)隊借助500米口徑球面射電望遠(yuǎn)鏡（FAST）合作發(fā)現(xiàn)一顆新的毫秒脈沖星，并被命名為“PSR J1810-0622”。中國科學(xué)院國家天文臺FAST首席科學(xué)家李菂表示，該毫秒脈沖星自轉(zhuǎn)周期為4.55毫秒，根據(jù)銀河系電子密度模型估算，這顆脈沖星距離地球約678光年。
該項研究由濟(jì)南超算FAST聯(lián)合研究中心科研團(tuán)隊在山河超級計算平臺上計算篩選，是國家天文臺-齊魯師范學(xué)院-濟(jì)南超算聯(lián)合研究團(tuán)隊的首個重大成果，同時也是FAST基于山東省完全自有科研資源發(fā)現(xiàn)的首顆毫秒脈沖星。
十億年慢一秒，可媲美“地球上最好的鐘”
“脈沖星的旋轉(zhuǎn)特別穩(wěn)定，可以做到十億年慢一秒，可以媲美地球上最好的鐘。有了時間，可以錨定很多基本的物理測量量，來研究宇宙的一系列基本的性質(zhì)。”李菂說。
毫秒脈沖星，是自轉(zhuǎn)周期在 1—10毫秒范圍內(nèi)的脈沖星，它僅能在微波或X射線的電磁波頻譜上被觀察到。
脈沖星被稱為20世紀(jì)60年代的四大發(fā)現(xiàn)之一，是一種快速旋轉(zhuǎn)的中子星，源于8—25倍太陽質(zhì)量的恒星演化到末期經(jīng)歷超新星爆發(fā)而形成。脈沖星中心的物質(zhì)大約是一個太陽質(zhì)量塌縮成中子星，其物質(zhì)密度大約是水的密度千萬億倍。
齊魯師范學(xué)院物理與電子工程學(xué)院院長張潔向記者表示，脈沖星的輻射來自其強(qiáng)大磁場的極冠區(qū)，每當(dāng)中子星極冠轉(zhuǎn)到地球視線方向，人類便看到其輻射信號。通過觀測脈沖星的輻射信號，可以探測銀河系中星際介質(zhì)的分布和密度以及銀河系的磁場分布與強(qiáng)度。此外，科學(xué)家們也在探索將脈沖星用于建立標(biāo)準(zhǔn)時間系統(tǒng)、檢驗愛因斯坦廣義相對論和探測低頻引力波信號等。在不到20年的時間里，脈沖星領(lǐng)域在1974年與1993年接連兩次獲得“諾貝爾物理學(xué)獎”。
研究脈沖星，其廣義意義在于幫助拓展現(xiàn)代物理學(xué)理論研究，對空天信息和太空導(dǎo)航有重要的應(yīng)用前景，但此次發(fā)現(xiàn)的脈沖星，還需科學(xué)家后續(xù)研究才能界定其科學(xué)意義。
在浩渺的宇宙中搜尋脈沖星并非易事。
專家表示，中國天眼FAST夜以繼日地巡視著浩瀚星空，每秒接收到的宇宙電磁信號數(shù)據(jù)規(guī)模約為1.6GB，一天的數(shù)據(jù)量高達(dá)144TB，而每年則新產(chǎn)生約20PB的數(shù)據(jù)量，脈沖星的微弱信號便隱藏其中。傳統(tǒng)搜尋方法要求科研人員首先需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行消色散、匹配濾波等處理后，生成脈沖星候選體數(shù)據(jù)結(jié)果圖，再通過肉眼辨識出隱藏在其中的真實(shí)脈沖星信號。而這樣的傳統(tǒng)搜尋算法存儲吞吐和計算規(guī)模很大，得到的候選體數(shù)量龐大，搜尋效率相對較低。
在國家超級計算濟(jì)南中心研究員郭猛看來，現(xiàn)在雖然有國外開發(fā)脈沖星候選體輔助預(yù)篩選軟件，但面對如此龐大數(shù)據(jù)量，這類軟件也難以實(shí)時生成脈沖星候選體，同時對算力需求的急劇增加。
“舉例來說，上述軟件利用最常見的粗淺搜尋方法處理單個觀測數(shù)據(jù)文件需要近幾十個小時；若要進(jìn)行更精細(xì)搜索，那么所需時間將會成倍增加，且得到的候選體數(shù)量也有成千上萬個。”郭猛表示，如何有效地提高脈沖星數(shù)據(jù)篩選的速度和效率，使科研人員更快找到真正的脈沖星信號，極具挑戰(zhàn)性。
FAST每年搜尋近20PB數(shù)據(jù)，天文問題變成了計算問題
記者了解到，濟(jì)南超算科研團(tuán)隊介入上述任務(wù)的關(guān)鍵一步，便是依托其卓越的計算和存儲能力，對符合脈沖星特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化提取。
“將現(xiàn)有的脈沖星候選體輔助預(yù)篩選軟件移植在我們的山河超級計算平臺上，進(jìn)行算法改進(jìn)和并行優(yōu)化，充分利用多個處理器核心進(jìn)行并行計算來提高篩選效率，通過數(shù)據(jù)并行的方式將不同計算節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行讀取和處理，提高整體計算吞吐量。”郭猛表示，“新算法相比該軟件傳統(tǒng)算法提速22倍，大大提升了探測到脈沖星的效率。”
同時，該團(tuán)隊還將目標(biāo)識別、圖像分類等AI算法與天文射電信號處理知識相結(jié)合，通過對AI模型的一系列深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，輔助篩選脈沖星候選體信息，大大降低依賴人眼大量識圖的數(shù)量。
據(jù)介紹，該團(tuán)隊還創(chuàng)新性研究開發(fā)了FAST脈沖星及快速射電暴篩圖平臺，并正在籌建國際領(lǐng)先的脈沖星數(shù)據(jù)庫。該篩圖平臺解決了FAST脈沖星及快速射電暴在線篩選、候選體認(rèn)證的存儲和歸檔問題，實(shí)現(xiàn)了FAST信號圖在線篩選、候選體存儲、認(rèn)證、歸檔管理。與傳統(tǒng)篩選流程相比，該平臺在web上即可登錄使用，增加了更多用戶交互，實(shí)現(xiàn)了多人篩選投票，提高了篩選正確率，降低了脈沖星的篩選流程繁瑣程度，且系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析功能，無需人工再進(jìn)行繁瑣的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工作。
利用FAST脈沖星及快速射電暴篩圖平臺，濟(jì)南超算對“中國天眼FAST多科學(xué)目標(biāo)同時掃描巡天項目（CRAFTS）”脈沖星做認(rèn)證的后隨格網(wǎng)觀測的約500TB存檔數(shù)據(jù)，利用AI算法對產(chǎn)生的海量圖片進(jìn)行智能篩選，歷經(jīng)一年的攻關(guān)，最終找到219個候選體，并在這些候選體中首個認(rèn)證了這顆新脈沖星PSR J1810-0622。
“FAST一年的搜尋數(shù)據(jù)量可以達(dá)到10到20個PB，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理已經(jīng)從純粹的天文問題變成了計算機(jī)問題，更多地依賴計算和存儲能力以及算法的改進(jìn)。”國家天文臺博士后張蕾說。要從如此海量的數(shù)據(jù)中篩選分析出脈沖星的痕跡，依賴的是高速計算系統(tǒng)。而濟(jì)南超算被譽(yù)為黃河流域“最強(qiáng)大腦”的美譽(yù)，它數(shù)據(jù)儲存量大、算力高，為千行百業(yè)提供強(qiáng)大的算力支撐作用。
2月28日，科技日報記者從齊魯工業(yè)大學(xué)國家超級計算濟(jì)南中心（以下簡稱濟(jì)南超算）了解到，該中心與齊魯師范學(xué)院組成的科研團(tuán)隊借助500米口徑球面射電望遠(yuǎn)鏡（FAST）合作發(fā)現(xiàn)一顆新的毫秒脈沖星，并被命名為“PSR J1810-0622”。中國科學(xué)院國家天文臺FAST首席科學(xué)家李菂表示，該毫秒脈沖星自轉(zhuǎn)周期為4.55毫秒，根據(jù)銀河系電子密度模型估算，這顆脈沖星距離地球約678光年。
該項研究由濟(jì)南超算FAST聯(lián)合研究中心科研團(tuán)隊在山河超級計算平臺上計算篩選，是國家天文臺-齊魯師范學(xué)院-濟(jì)南超算聯(lián)合研究團(tuán)隊的首個重大成果，同時也是FAST基于山東省完全自有科研資源發(fā)現(xiàn)的首顆毫秒脈沖星。
十億年慢一秒，可媲美“地球上最好的鐘”
“脈沖星的旋轉(zhuǎn)特別穩(wěn)定，可以做到十億年慢一秒，可以媲美地球上最好的鐘。有了時間，可以錨定很多基本的物理測量量，來研究宇宙的一系列基本的性質(zhì)。”李菂說。
毫秒脈沖星，是自轉(zhuǎn)周期在 1—10毫秒范圍內(nèi)的脈沖星，它僅能在微波或X射線的電磁波頻譜上被觀察到。
脈沖星被稱為20世紀(jì)60年代的四大發(fā)現(xiàn)之一，是一種快速旋轉(zhuǎn)的中子星，源于8—25倍太陽質(zhì)量的恒星演化到末期經(jīng)歷超新星爆發(fā)而形成。脈沖星中心的物質(zhì)大約是一個太陽質(zhì)量塌縮成中子星，其物質(zhì)密度大約是水的密度千萬億倍。
齊魯師范學(xué)院物理與電子工程學(xué)院院長張潔向記者表示，脈沖星的輻射來自其強(qiáng)大磁場的極冠區(qū)，每當(dāng)中子星極冠轉(zhuǎn)到地球視線方向，人類便看到其輻射信號。通過觀測脈沖星的輻射信號，可以探測銀河系中星際介質(zhì)的分布和密度以及銀河系的磁場分布與強(qiáng)度。此外，科學(xué)家們也在探索將脈沖星用于建立標(biāo)準(zhǔn)時間系統(tǒng)、檢驗愛因斯坦廣義相對論和探測低頻引力波信號等。在不到20年的時間里，脈沖星領(lǐng)域在1974年與1993年接連兩次獲得“諾貝爾物理學(xué)獎”。
研究脈沖星，其廣義意義在于幫助拓展現(xiàn)代物理學(xué)理論研究，對空天信息和太空導(dǎo)航有重要的應(yīng)用前景，但此次發(fā)現(xiàn)的脈沖星，還需科學(xué)家后續(xù)研究才能界定其科學(xué)意義。
在浩渺的宇宙中搜尋脈沖星并非易事。
專家表示，中國天眼FAST夜以繼日地巡視著浩瀚星空，每秒接收到的宇宙電磁信號數(shù)據(jù)規(guī)模約為1.6GB，一天的數(shù)據(jù)量高達(dá)144TB，而每年則新產(chǎn)生約20PB的數(shù)據(jù)量，脈沖星的微弱信號便隱藏其中。傳統(tǒng)搜尋方法要求科研人員首先需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行消色散、匹配濾波等處理后，生成脈沖星候選體數(shù)據(jù)結(jié)果圖，再通過肉眼辨識出隱藏在其中的真實(shí)脈沖星信號。而這樣的傳統(tǒng)搜尋算法存儲吞吐和計算規(guī)模很大，得到的候選體數(shù)量龐大，搜尋效率相對較低。
在國家超級計算濟(jì)南中心研究員郭猛看來，現(xiàn)在雖然有國外開發(fā)脈沖星候選體輔助預(yù)篩選軟件，但面對如此龐大數(shù)據(jù)量，這類軟件也難以實(shí)時生成脈沖星候選體，同時對算力需求的急劇增加。
“舉例來說，上述軟件利用最常見的粗淺搜尋方法處理單個觀測數(shù)據(jù)文件需要近幾十個小時；若要進(jìn)行更精細(xì)搜索，那么所需時間將會成倍增加，且得到的候選體數(shù)量也有成千上萬個。”郭猛表示，如何有效地提高脈沖星數(shù)據(jù)篩選的速度和效率，使科研人員更快找到真正的脈沖星信號，極具挑戰(zhàn)性。
FAST每年搜尋近20PB數(shù)據(jù)，天文問題變成了計算問題
記者了解到，濟(jì)南超算科研團(tuán)隊介入上述任務(wù)的關(guān)鍵一步，便是依托其卓越的計算和存儲能力，對符合脈沖星特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化提取。
“將現(xiàn)有的脈沖星候選體輔助預(yù)篩選軟件移植在我們的山河超級計算平臺上，進(jìn)行算法改進(jìn)和并行優(yōu)化，充分利用多個處理器核心進(jìn)行并行計算來提高篩選效率，通過數(shù)據(jù)并行的方式將不同計算節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行讀取和處理，提高整體計算吞吐量。”郭猛表示，“新算法相比該軟件傳統(tǒng)算法提速22倍，大大提升了探測到脈沖星的效率。”
同時，該團(tuán)隊還將目標(biāo)識別、圖像分類等AI算法與天文射電信號處理知識相結(jié)合，通過對AI模型的一系列深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，輔助篩選脈沖星候選體信息，大大降低依賴人眼大量識圖的數(shù)量。
據(jù)介紹，該團(tuán)隊還創(chuàng)新性研究開發(fā)了FAST脈沖星及快速射電暴篩圖平臺，并正在籌建國際領(lǐng)先的脈沖星數(shù)據(jù)庫。該篩圖平臺解決了FAST脈沖星及快速射電暴在線篩選、候選體認(rèn)證的存儲和歸檔問題，實(shí)現(xiàn)了FAST信號圖在線篩選、候選體存儲、認(rèn)證、歸檔管理。與傳統(tǒng)篩選流程相比，該平臺在web上即可登錄使用，增加了更多用戶交互，實(shí)現(xiàn)了多人篩選投票，提高了篩選正確率，降低了脈沖星的篩選流程繁瑣程度，且系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析功能，無需人工再進(jìn)行繁瑣的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工作。
利用FAST脈沖星及快速射電暴篩圖平臺，濟(jì)南超算對“中國天眼FAST多科學(xué)目標(biāo)同時掃描巡天項目（CRAFTS）”脈沖星做認(rèn)證的后隨格網(wǎng)觀測的約500TB存檔數(shù)據(jù)，利用AI算法對產(chǎn)生的海量圖片進(jìn)行智能篩選，歷經(jīng)一年的攻關(guān)，最終找到219個候選體，并在這些候選體中首個認(rèn)證了這顆新脈沖星PSR J1810-0622。
“FAST一年的搜尋數(shù)據(jù)量可以達(dá)到10到20個PB，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理已經(jīng)從純粹的天文問題變成了計算機(jī)問題，更多地依賴計算和存儲能力以及算法的改進(jìn)。”國家天文臺博士后張蕾說。要從如此海量的數(shù)據(jù)中篩選分析出脈沖星的痕跡，依賴的是高速計算系統(tǒng)。而濟(jì)南超算被譽(yù)為黃河流域“最強(qiáng)大腦”的美譽(yù)，它數(shù)據(jù)儲存量大、算力高，為千行百業(yè)提供強(qiáng)大的算力支撐作用。
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