29岁MIT女博士6年处理半吨硬盘数据, “洗”出人类第一张黑洞照片 6park.com 原标题:29岁MIT女博士6年处理半吨硬盘数据, “洗”出人类第一张黑洞照片 6park.com
第一张黑洞照片的意义在于“这是我们了解黑洞的一个窗口,从这里开始,我们验证了我们的物理规律。虽然我们已经靠理论推断出黑洞的样子,但只有亲眼所见才能验证,因此,看到黑洞图像也是巨大的科学进步。“
而黑洞照片最终成型的背后,离不开那些辛苦努力的科研人员,其中就包括这个29岁的MIT女博士Katie Bouman.
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人类第一次看到黑洞照片之后,一个女孩的照片也跟着刷了屏。
她激动得十指交叉,身边的电脑屏幕上,黑洞的样子模糊显现出来,一行行代码在旁边滚动:“看着我做的第一张黑洞照片一点点'洗'出来,真是不可思议。“
对,就是那张全人类看到的第一张黑洞照片!
这位女孩名叫Katie Bouman (凯蒂 · 布曼) ,今年29岁。她带领算法团队“洗”出了这张照片,也成了第一批“看到”黑洞的人类之一。
人类拍到的第一张黑洞照片,并不是像我们拿手机拍照那样,点下屏幕就好,而是需要分布在全球各地的许多天文望远镜在同一时间“按下快门”,记录无线电数据。
然后,再依靠机器学习算法把数据拼到一起,重建出图像。而这个“洗”照片的任务,就是凯蒂在MIT读博时做的项目。
搞定半吨硬盘
凯蒂本科期间读的是密歇根大学的电气工程专业,硕士读的是MIT的电气工程和计算机科学专业,可以说,对于天文方面,她当时一窍不通。
六年前,凯蒂开始了她在MIT CSAIL的博士生涯,想要研究“如何看见或者测量肉眼看不见的东西”,黑洞简直是再合适不过的研究对象了。因此,她加入了EHT(事件视界望远镜)团队,开始研究“把多台天文望远镜获得的数据合成一张黑洞照片”的算法。
此前,这个项目一直是保密的,小姐姐研究这么激动人心的项目,却憋着不能说,连自己的家人都没告诉。
2017年6月,凯蒂的算法才终于可以开始实战,她收到了一堆装着黑洞观测数据的硬盘:
这些硬盘足有半吨,从世界各地用飞机运来。数量之大,甚至让人联想到1969年玛格丽特·汉密尔顿为阿波罗11号登月而准备的一人高的代码。
这些硬盘中的数据,来自智利、夏威夷、南极洲、亚利桑那、西班牙、墨西哥六个地方的一共八台天文望远镜。
天文望远镜获取的数据量非常大,一晚上就能收集到2PB(约2000TB)。如此庞大的数据难以用网络传输,必须装到硬盘里,空运到MIT。
而且,这半吨硬盘里的数据不仅仅是黑洞,还包含天空中的各种复杂、凌乱的数据,凯蒂要靠这些数据,拼出一张完整的黑洞写真。
本来,根据射电望远镜数据还原天体图像需要人类天文学家参与。然而面对PB级稀疏、嘈杂的数据,想靠人力从中找出图像太难了。于是,他们使用了机器学习方法。
虽然这支团队已经花了好几年的时间构建算法,在合成数据上实验,但直到有了这些硬盘,他们才能真正知道他们的算法,是不是真的能捕捉到不可见的黑洞。
这项任务究竟难度如何?就好比一颗鹅卵石扔进池塘,你要通过石头入水瞬间的涟漪,借助算法还原石头的模样。
黑洞,就像是这颗已经沉入水底无法看见的鹅卵石。不同望远镜收到的两股无线电波相遇,就起了涟漪,学名叫做“干涉”。
而凯蒂提出的CHIRP算法,便是依靠干涉来重建黑洞。
具体来说,从银河中心传来的无线电信号,到达两台望远镜的时间是不一样的,干涉也是这样发生的。所以说,重建黑洞照片,最重要的就是时间差。
可是,地球有厚重的大气层保护着,无线电波穿过大气层的时候,速度会变慢,时间的测定也就不够准确了。
于是,凯蒂想出了一种机智的方法——如果每一个测量值,都是三台望远镜 (不是两台) 相乘的结果,大气带来的误差就能相互抵消了。
这样一来,算法有了,团队便开始“冲洗”黑洞的照片了。
一洗就是两年
半吨硬盘的数据量处理起来,工程量还是太大了。
洗照片的过程中,一度有四个团队同时工作,每个团队负责分析一部分数据。
原本预计一年洗好的照片,花了两年时间才让世界看到。
除了耗时之外,小姐姐也说过,团队就是一口大锅,里面有天文学家,物理学家,数学家,工程师……如果不是这样,也不可能完成这个从前看来不可能的任务。
如今,凯蒂终于可以告诉全世界,合成第一张黑洞照片的意义:
这是我们了解黑洞的一个窗口,从这里开始,我们验证了我们的物理规律。虽然我们已经靠理论推断出黑洞的样子,但只有亲眼所见才能验证,因此,看到黑洞图像也是巨大的科学进步。
现在,凯蒂早已博士毕业,继续在MIT的EHT项目做了一段时间的博士后之后,即将成为加州理工大学的助理教授。
庞大的团队
除了凯蒂之外,整个团队还有很多人,他们来自各种各样的领域。
凯蒂在2017年的TED演讲中分享了团队的核心成员名单,包括:
Sheperd Doeleman, 黑洞计划观测助理主任
Andrew Chael, 黑洞计划研究生
Lindy Blackburn, 黑洞计划射电天文学家
Michael Johnson, 史密森尼天体物理中心研究员
Katherine Rosenfeld, 史密森尼天体物理中心研究员
Hotaka Shiokawa, 史密森尼天体物理中心博士后
William T. Freeman, MIT计算机科学与人工智能实验室教授
Vincent Fish, MIT Haystack天文台研究科学家
Kazumori Akiyama, MIT Haystack天文台博士后
Daniel Zoran, DeepMind研究科学家