◎ 科技日報記者 陸成寬
記者25日從中國科學院國家天文臺獲悉，來自該臺、中國科學院大學等單位的科研團隊，成功開發出一款名為SpecCLIP的人工智能模型。該模型像一位精通多門“恒星語言”的翻譯官，統一解讀來自不同望遠鏡的恒星光譜數據，為天文學研究提供了全新的技術工具。相關研究成果發表于《天體物理學報》。
恒星光譜，常被科學家比作研究宇宙的“指紋”。每一顆恒星的光譜都隱藏著它的“身份信息”——溫度、化學成分以及表面重力。通過分析這些“化學印記”，天文學家可以像考古學家復原歷史一樣，追溯銀河系從誕生至今的演化歷程。
然而，現實研究面臨一個不小的難題：不同的巡天項目，比如中國的郭守敬望遠鏡（LAMOST）和歐洲的蓋亞（Gaia）衛星，獲取光譜數據的方式、分辨率和波段范圍各不相同。這些數據就像用不同方言講述的故事，很難直接放在一起進行大規模分析。
SpecCLIP模型的誕生，正是為了打破這個數據壁壘。研究團隊創新性地將類似“大語言模型”的思路引入天文領域，通過“對比學習”的方法，讓AI自動學習并建立不同來源光譜數據之間的內在聯系。
SpecCLIP不僅能一次性預測恒星的大氣參數和元素含量，還能進行光譜相似性搜索，甚至幫助發現特殊的天體。基于強大的數據統一表征能力，SpecCLIP已在多項前沿科學探索中發揮作用。例如，在搜尋第二地球的“地球2.0（ET）”任務中，它能精確刻畫行星寄主恒星的特征，從而提升潛在宜居行星的篩選效率。
來源：科技日報
編輯：宋慈
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