天文学家创建人工智能来更好地传达他们的恒星研究
由曼彻斯特大学的一名研究人员领导的国际科学家团队最近发表了一项新颖的人工智能方法，将天文学中的技术术语简化为容易理解的英语。这项新研究是国际RGZ EMU（射电星系动物园EMU）合作的成果，正在将射电天文学语言从诸如FRI（F-R型1）之类的具体术语转变为简单的英语术语，如“沙漏”或“痕迹宿主星系”。
在天文学中，技术术语用于以高效并易于专业天文学家理解的方式描述特定概念。然而，同样的术语也可能成为将非专家纳入对话的障碍。RGZ EMU合作正在Zooniverse公众科学平台上创建一个项目，请求公众帮助描述和分类通过射电望远镜拍摄的星系。现代天文学项目收集了如此大量的数据，以至于科学家往往无法独自查看所有数据，而计算机分析也可能会漏掉肉眼能轻松发现的有趣事物。
RGZ EMU数据科学家Micah Bowles说：“利用人工智能使科学语言更易理解有助于我们与每个人分享科学。通过我们制定的普通英语术语，公众可以前所未有地参与现代天文学研究，体验全球范围内正在进行的所有惊人科学。”
利用人工智能使科学语言更易理解有助于我们与每个人分享科学。通过我们制定的普通英语术语，公众可以前所未有地参与现代天文学研究，体验全球范围内正在进行的所有惊人科学。射电望远镜和卫星碟有很多相似之处，但是它们不是用来接收电视信号，而是用来接收由非常高能的天体物体产生的射电光，如其他星系中的黑洞。几十年来，天文学家将这些“射电星系”分类为不同类型，以帮助他们理解宇宙的起源和演化。最近，全球范围内射电望远镜的显著改进揭示了越来越多的射电星系，不仅使得专业天文学家无法个别查看并分类每个，还引入了现有射电星系类型尚未捕捉到的新变体。RGZ EMU团队看到了一条可能的前进之路，可以让公民科学家更充分地参与到他们的研究项目中，而不是尝试为不同类型的射电星系创造越来越多的新技术术语，并培训人们认识它们。
RGZ EMU团队首先请求专家用他们的技术术语描述一些射电星系，然后要求非专家用普通英语描述它们。使用团队开发的首创人工智能方法，他们然后识别出了携带最多科学信息的普通英语描述。这些描述或“标签”现在可以被任何人使用来描述射电星系，无需任何专业培训，而对于任何英语使用者而言都是有意义的。这项工作不仅对RGZ EMU项目至关重要，随着科学各个领域数据量的不断增加，这种新的人工智能方法可能会在许多情况下找到应用，简化语言可以加速研究、合作和交流。
该项研究由英国、中国、德国、美国、荷兰、澳大利亚、墨西哥和巴基斯坦的研究人员共同进行，数据、代码和结果均可在线获取。
