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日冕物質拋射（簡稱 CME）是從太陽拋入行星際空間的大尺度等離子體團，是太陽釋放能量的一種形式，也是影響空間天氣的主要因素之一。大型日冕物質拋射事件會影響通信、導航、航空活動、電網運行等，為了避免安全威脅和資產損失，準確判斷日冕物質拋射會「撞上」還是「錯過」地球，以及預測日冕物質拋射到達的時間，其相關研究至關重要。

根據搭載于太陽與日光層觀測臺 (SOHO) 衛星上的 LASCO 日冕儀的數據，NASA CDAW 數據中心的研究人員手工整理了 1996 年至今的 CME 觀測目錄，該目錄記載了每一次 CME 事件的時間、位置角、角寬度、速度等物理量，給 CME 的相關研究提供了重要的基礎數據。然而，面對海量的數據，手工識別存在著耗時費力的缺點，CME 的自動識別成為該領域內較為活躍的研究方向。

來自中國科學院國家空間科學中心太陽活動與空間天氣重點實驗室的研究團隊在《天體物理學雜志增刊系列》(The Astrophysical Journal Supplemental Series) 上發表了題為「An Algorithm for the Determination of Coronal Mass Ejection Kinematic Parameters Based on Machine Learning」 的論文。論文提出了一種基于機器學習的 CME 識別與參數獲取方法。與 CME 手工目錄以及部分經典自動識別方法相比，該方法效率高、速度快，能夠識別較為微弱的 CME 信號，并給出準確的 CME 形態信息。

研究亮點：

基于機器學習的 CME 識別與參數自動獲取方法的效率高、速度快，能夠識別較為微弱的 CME 信號

該方法獲取的參數接近人類手工識別的結果

該方法探測到的 CME 結構還可用于 CME 到達時間預測、CME 三維重構等其他方面的工作中

數據集：對圖像進行準確分類

研究人員從 CDAW CME 目錄網站獲取了 CME 的相關事件記錄 (包括 CME 出現、結束的時間以及備注)，并下載了 2013 年至 2018 年 LASCO C2 和 C3 日冕儀的每日運行差分圖像。選取的時間范圍涵蓋了第 24 太陽周期的一半，可以提供從太陽活動極大期到太陽活動極小期內，具有代表性和平衡性的 CME 和非 CME 樣本。此外，第 24 太陽周期其余時間的數據被保留用于驗證。

研究人員選擇 NASA/CDAW 網站作為數據來源，因為它提供的數據滿足了訓練 CNN 模型進行圖像分類以及進一步跟蹤 CME 特征的需要。

根據每個 CME 事件的記錄，研究人員對每張圖像執行迭代 (iteration)——如果圖像的曝光時間介于記錄條目的出現時間和結束時間之間，則該圖像會標有該條目的相應備注；相反，如果圖像的曝光時間與任何記錄都不匹配，則將圖像標記為「No-CME」。

研究方法：三大步驟確認核心參數

基于機器學習的 CME 識別與參數獲取方法共分為 3 個步驟：

共定位圖和 Otsu 算法的結果

首先，在圖像被正確分類以后，研究人員從神經網絡的最后一層卷積層提取卷積特征映射，并對特征圖應用 PCA 算法 (principal component analysis) 以獲得同一對象的信息，然后使用 Otsu 算法（一種確定圖像二值化分割閾值的算法）和形態學運算來獲得精確的 CME 像素標記。

其次，掃描圖像序列的每一幀，使用軌跡匹配算法來跟蹤日冕儀視場中 CME 離開太陽的傳播軌跡。

確認參數的圖示

最后，基于上一步驟得到的軌跡，推導出 CME 的運動學參數，例如速度、CPA (central position angle) 和 AW (angular width)。

研究結果：基于機器學習的 CME 識別與參數自動獲取方法效率高、速度快

為了評估該方法在實際觀測中的性能，研究人員選擇了 2010-2012 年間具有不同速度和 AW 的代表性事件，并按 AW 的升序進行了分析。所選日冕物質拋射的 AW 范圍為 78° 至 360°，速度范圍為 288—1205km s-1。同時，研究人員將其新提出方法的結果與其它經典的 CME 自動跟蹤目錄（即 CACTus、CORIMP 和 SEEDS）進行比較。

事件 1：2012 年 2 月 14 日發生的 CME 事件。

日冕物質拋射事件于 2012 年 2 月 14 日從日冕儀視場西側發射。下圖從上到下分別顯示了 CACTus、CORIMP、SEEDS 和本研究提出的方法的檢測圖。

2012 年 2 月 14 日 CME 事件的檢測結果

在上圖前三行中，檢測到的 CME 區域以不同的顏色和符號顯示。在 CACTus 的檢測圖中，檢測到的 CME 區域受到白色直線的限制。在 CORIMP 的檢測圖中，紅點表示最強最外層前沿的軌跡，黃點表示整體檢測到的結構。在 SEEDS 的檢測圖中，藍點表示前緣的位置，紅點表示使用分割技術創建的前緣的近似輪廓。在最后一行為本研究提出的方法，圖中的藍色表示不相關的背景，而較暖的顏色表示該像素更有可能是 CME 的一部分。

在西北象限，本研究的檢測結果呈現出較亮的線條和斑點，這些是僅使用本研究提出的方法才能檢測到小而微弱的瞬時噴發痕跡，表明了其檢測小而微弱信號的能力。

事件 2：2012 年 1 月 15 日發生的 CME 事件。

研究人員從 CACTus、CORIMP、SEEDS 和新提出方法的檢測結果中，從上到下分別選擇并顯示幾幀進行比較。

2012 年 1 月 15 日 CME 事件的檢測結果

所有方法都檢測到了 CME 的主體，但本研究所提出的方法發現了除主體之外的較弱或較小的 CME 特征，而其他方法未能檢測到它們。從上圖可以看到新提出的方法成功地將 CME 區域與背景分開。

事件 3：2011 年 3 月 8 日發生的 CME 事件。

本次 CME 事件發生于2011 年 3 月 8 日， CACTus、CORIMP、SEEDS 和本研究提出的方法的檢測圖如下所示：

2011 年 3 月 8 日 CME 事件的檢測結果

在這些方法中，本研究所提出的方法和 CORIMP 是最早檢測到 CME 的，在 04:00，而其他方法在 12 分鐘后才識別出 CME。

綜合以上結果，我們能得出結論：與 CME 手工目錄以及部分經典自動識別方法相比，本研究提出的基于機器學習的 CME 識別與參數自動獲取方法的效率高、速度快，能夠識別較為微弱的 CME 信號，給出準確的 CME 形態信息。其跟蹤方法比較貼合直觀，獲取得到的參數接近人類手工識別的結果。此外，該方法探測到的 CME 結構還可用于 CME 到達時間預測、CME 三維重構等其他方面的工作中。

人工智能，拯救「不堪重負」的天文學家

近年來，隨著技術日益進步，天體物理學研究中產生了海量數據。例如，除了前文提及的 CME 相關研究外，著名的斯隆巡天 (The Sloan Digital Sky Survey) 開始于 2000 年，觀測到了約 300 萬個天體，數據量大約是 40 TB。而目前正在運行的暗能量巡天 (The Dark Energy Survey)，其第一批釋放的科學級光譜數據量為 80 TB，幾乎與以往完成的巡天觀測的整個項目數據量相當。

天文學家要想從大型綜合巡天望遠鏡或是觀測儀中獲取的海量數據中，找出有價值的信息進行研究，無異于從宇宙中撈星星。如何高效地處理這些數據，已成為現代天文學面臨的一項重要挑戰。由于人工智能在海量數據分析和處理方面所具有的突出優勢，它也很自然地走入了天文學家的視野，成為幫其「減負」的得力助手。

早在 2017 年，美國宇航局 (NASA) 就宣布，谷歌公司人工智能團隊開發的神經網絡已經發現了兩顆新的系外行星。其中一顆行星編號為「開普勒-90i」，其所在的恒星系有 8 顆行星，該恒星系的行星數與太陽系的行星數相同。但開普勒 -90i 行星比地球大 30%，屬于超級地球。

在 2021 世界人工智能大會上，騰訊公司董事會主席馬化騰透露，騰訊將和國家天文臺聯合啟動「探星計劃」，將 AI 技術用于尋找脈沖星，探索宇宙。雙方將基于騰訊優圖實驗室領先的計算機視覺技術、騰訊云的計算能力，用「云+AI」幫助中國天眼 FAST 處理每天接收到的龐大數據，并通過視覺 AI 分析找到脈沖星線索，輔助快速射電暴和近密雙星系統中脈沖星搜索。

2022 年 6 月，葡萄牙研究人員開發出人工智能軟件 SHEEP，來自動識別觀測目標是恒星、星系、類星體、超新星還是星云。與其他模式識別軟件不同，SHEEP 軟件首先計算紅移數據作為分類模式的附加特征，再通過觀測圖像與坐標數據相結合，對編目天體進行分類。相關成果發表在《天文學與天體物理學》刊物上。

如今，越來越多的科研人員正將 AI 技術作為一種強大的探索工具，提供豐富而復雜的數據、分類星系、篩選數據以獲取信號、發現脈沖星、識別不尋常的系外行星等，從而助推天文學領域革新，毫無疑問 AI 將激發新活力、創造新可能。

參考資料：

1.https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4365/ad2dea

2.https://mp.weixin.qq.com/s/7frn8XvRJ-QWHCFwtsixzw

3.http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/202207/d42b187caded4c7db61582566d7a6ce6.shtml

4.https://www.most.gov.cn/gnwkjdt/202206/t20220624_181299.html

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