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。
