人类首张黑洞照片幕后英雄：29岁女算法工程师 作者｜刘志勇、Debra 编辑｜Debra AI前线导读：北京时间4月10日21点整，天文学家在华盛顿、布鲁塞尔、圣地亚哥、上海、台北和东京同步召开了全球新闻发布会，宣布人类首次拍摄到黑洞的照片。这是天体物理学里程碑式的成就。这一刻，全世界大大小小的屏幕都被这张照片霸屏了。在此之前，黑洞被认为是“不可见”的，那这张照片是如何被拍到的呢？ 据了解，这张照片背后的幕后英雄，是加州理工学院的助理教授，同时是哈佛-史密森天体物理中心的美女博士后研究员KatieBouman及其团队，通过8座被称为事件视界望远镜的特殊设备，这张引起全球轰动的照片才得以问世。 更多干货内容请关注微信公众号“AI前线”（ID：ai-front） 人类首张黑洞照片 我们有幸见证了这一历史时刻。为什么这么说呢？因为要给黑洞“拍照”非常非常难，由于黑洞的性质，几十年来，黑洞引发了公众无数遐想，但就是没有人知道黑洞的真面目。正是这个原因，人类首张黑洞照片才受到公众的高度关注。 其实给黑洞拍照，是非常困难的事情，上一代人曾认为不可能做到。因为黑洞本身就是一个宇宙的陷阱，光和物质都无法从中逃脱，因此它是不可见的。但科学家可以追溯到光子消失的“视界”。 人类成功拍摄到首张突破性的黑洞照片（5500万光年外的室女A星系（M87）中心的黑洞），是由事件视界望远镜（EventHorizontelescope，EHT）拍摄，这是一个由八个毫米/亚毫米波射电望远镜组成的网络，横跨南极洲、西班牙、智利，全球共有200多名科学家参与其中。 事件视界望远镜项目 为了观测黑洞视界边缘上的物理过程，哈佛-史密森天体物理中心博士后研究员KatieBouman带领的科学家团队成立了一个项目，动用分布在全球的八个毫米/亚毫米射电望远镜，将这些望远镜组成一个虚拟的、口径接近整个地球的望远镜，这个虚拟的望远镜就称为“事件视界望远镜”。 事件视界望远镜项目能够取得成功，取决于同时在几块大陆上的晴天和八个遥远的团队之间的精密协调。项目使用称为氢脉泽（hydrogenmasers）的原子钟来协调不同地点的观测，这个原子钟精确到每1亿年误差一秒钟。2017年4月的一个晚上，这八个射电望远镜所在地的天气情况特别好，创造了极为有利的观测条件。伦敦大学学院EHT合作成员ZiriYounsi对此说过：“太幸运了我们！天气非常好！” EHT依赖于干涉测量技术，这有点像通过试图通过在池塘边缘放置探测器来测量发出的涟漪来重建扔进池塘的石头。与此同理，EHT将来自八座望远镜的信号组合起来，通过计算机输入，才能将一堆难以理解的光点转换成视觉图像。 那么问题来了，这个项目收集的数据量如此之大，仅一个晚上，EHT生成的数量也达到了前所未有的水平，高达5PB，约合5242880GB。现在一般普通电脑硬盘是500GB，那么EHT生成的5PB数据，需要一万块500GB硬盘才能装满，而这一万块硬盘就达半吨之重。 如此海量的数据是无法通过互联网传输的，只能放到硬盘中，由研究人员亲自坐飞机带到美国和德国的研究机构，利用超级计算机将原始数据合成为我们所看到的人类首张黑洞照片。 究竟要如何处理这些海量的数据才能转换成黑洞照片呢？这就不得不提到幕后的女英雄：KatieBouman。 黑洞照片的幕后英雄 Bouman 的新算法立大功 如果没有KatieBouman的努力，人们很可能无法一睹黑洞的真面目。 要将EHT产生的海量数据转换成图像的关键之一是，需要开发一种新的、复杂的算法。这些算法不仅需要将数据组合起来，还需要滤除由大气湿度等因素引起的噪声，因为噪声会使无线电波产生扭曲。还需要逐波精确同步远距离望远镜捕获的信号。但是，EHT收集来的数据仍然有很多地方需要填补。 时代造就英雄。 当时KatieBouman还是麻省理工学院计算机科学和人工智能的研究生。她提出了一种新的算法，将通过EHT网络收集的数据拼接在一起。这种算法最终帮助捕获到这张独一无二的照片：超大质量黑瞳及其位于M87星系中心的阴影。 Bouman提出算法后，进行了一系列精心设计的测试，旨在确保EHT的图像不是某种形式的技术故障或侥幸造成的。在一个阶段中，这包括将协作分成四个独立的团队。这些团队奖独立地分析数据，直到他们对自己的发现有信心为止。 前面说过，EHT收集到的数据仍然有很多空白，这就是Bouman的算法以及其他几个算法的用武之地。利用Bouman的算法，研究人员创建了三个脚本代码管道来拼合图像。 研究人员收集了望远镜产生的“稀疏而嘈杂的数据”，试图将其转换成视觉图像。在过去几年里，Bouman指导了图像的验证和成像参数的选择。 Bouman告诉CNN：“我们开发了生成合成数据的方法，使用了不同的算法进行盲测，看看能否恢复成图像。我们不想只开发一种算法。我们想要开发许多不同的算法，这些算法都有不同的假设。如果它们都恢复了相同的总体结构，那么我们就有了信心。” 麻省理工学院Haystack天文台的研究科学家VincentFish曾如此评论Bouman：“Bouman是成像团队的灵魂。”他说道，“Bouman 给我们的成像团队带来的见解之一就是，自然图像是存在的。想想你用手机拍的照片，它们有某些属性……如果你知道一个像素是什么，那么你就可以很好地猜测它旁边的像素是什么。”例如，有些区域更平滑，而有且区域的边界比较尖锐。Fish称，天文图像就是这样的，但你可以用数学的方法对这些特性进行编码。 他补充道：“像Bouman这样的初级研究员为这个项目做出了重大贡献。当然，也有资深科学家参与这个项目。但成像部分主要是由初级研究人员领导的，如研究生、博士后。” Bouman还表示：“我们中没有人能够独自完成，因为有很多来自不同背景的人，我们才走到一起。” Bouman曾经在TEDx做过演讲《如何拍摄一张黑洞照片》，这场演讲可访问：https://www.ted.com/talks/katie_bouman_what_does_a_black_hole_look_like/ 在这场演讲中，Bouman讨论了使用算法“从稀疏、嘈杂的数据中拼凑图片”的挑战。 正是她提出的算法让各大望远镜收集到的数据可以“拼”到一起，这才有了人类首张黑洞照片。 提出算法的时候，她还是麻省理工学院计算机科学与人工智能的研究生，而今年她29岁，是加州理工学院的助理教授。她的研究重点是利用新兴的计算方法来突破跨学科成像的界限。 Bouman是何许人也？ 在Bouman的个人网站（https://people.csail.mit.edu/klbouman/）上，她的简历显示其兴趣爱好包括计算机图像、计算机摄影、计算机视觉、图像和视频处理、逆问题和机器学习，教育、个人研究和实习经历也非常丰富，让人不禁感叹，天才真并不是一夜之间长成的。 教育背景： 哈佛 - 史密森天体物理中心，美国马萨诸塞州剑桥，2017 - 2019 年，博士后研究员 麻省理工学院，电气工程与计算机科学专业博士，辅修脑和认知科学，2011 - 2017 年 论文：“通过物理模型反演的极端成像：看到角落和黑洞成像” 顾问：WilliamFreeman 麻省理工学院，电气工程与计算机科学硕士，2011 - 2013 年 论文：“通过观察运动来估计织物的材料特性” 顾问：WilliamFreeman 密歇根大学，电气工程学士学位，辅修数学，2007 - 2011 年 获得麻省理工学院 EE 最佳硕士论文奖 Ernst A. Guillemin 论文奖（第二名） NSF 研究生奖学金 Irwin 和 Joan Jacobs 总统奖学金 ...... 众多奖项 作品和研究经历： 哈佛 - 史密森尼天体物理中心 2017 年至今 事件视界地平线望远镜的博士后项目 麻省理工学院，CSAIL 2011 - 2017 William Freeman 博士的研究生研究助理 微软研究院，2014 年夏季 由 Neel Joshi 博士指导的夏季研究实习生 微软研究院，2012 年 暑期研究实习生，由 Ce Liu 博士指导 麻省理工学院林肯实验室，2011 年夏季 夏季研究实习生，由 Nadya Bliss 和 Karl Ni 博士指导 高通，2010 年夏季 暑期研究实习生，由 Sergio Goma 博士指导 会议出版物和期刊论文作品也不少，在此不一一列举了，截屏感受一下： 计算机科学史上的女性 KatieBouman的成就甚至引来了美国第一千金IvankaTrump的赞赏： Google也十分应景，GoogleDoodle（Google涂鸦）已经变成了黑洞的动画。 《毛主席语录》里面有一句闻名全球的名言“妇女能顶半边天”。在计算机科学史上，其实就有许多尚不为人知的杰出女性，但因为种种原因，科学界做出突出贡献的女性一般都默默地成为世界科学史篇章的小小注脚，埋没在历史的尘埃中，鲜有人知。 但有些女科学家的光芒遮挡不住，包括50年前阿波罗登月计划的幕后女英雄：软件工程之母MargaretHamilton，正是她编写的代码将宇航员送上月球并顺利返回地球。MargaretHamilton至今已发表超过130篇论文、会议记录和报告，内容包含60多个项目，以及她本人参与的6项主要课题。 MargaretHamilton在系统设计、软件开发、项目和过程建模、开发模式、形式化系统建模语言、软件可用性和复用性最大化等等领域都获取了不少创新，此外还创立了一步软件、优先级调配等新概念。 （左图，KaiteBouman；右图：MargaretHamilton） 有网友说，左图中Bouman站在一张堆满硬盘数据的桌子旁边，让人联想到右图MargatretHamilton1969年的标志性照片，果然一个伟大成果的实现都离不开大量的研究和努力。 KatherineJohnson，是一名非裔美国女性，她为第一个美国人进入太空的火箭计算了运行轨迹。她在NASA长期担任计算员的角色，在电脑尚未问世的年代，她的任务是为太空导航手算参数。水星计划、阿波罗登月计划等NASA最著名的太空探索计划中都有她的身影，这些任务的成功都离不开她精确的计算。1962年，第一位进入地球轨道的美国宇航员JohnGlenn在首次环绕地球的太空任务中，NASA首次使用了计算机来计算轨道，但他对此结果并不信任，点名要求Katherine帮忙演算之后才肯上天：“如果她说没问题，那我就准备好了！”NASA为她撰写的传记如此结尾： “如果没有你，NASA不会成为今天的模样。” 让我们模仿NASA来结束本文，对全世界的女性工程师、女性科学家说一声： “如果没有你们，世界不会成为今天的模样。” 参考资料： https://www.theguardian.com/science/2019/apr/10/black-hole-picture-captured-for-first-time-in-space-breakthrough https://edition.cnn.com/2019/04/10/us/katie-bouman-mit-black-hole-algorithm-sci-trnd/index.html https://www.npr.org/2019/04/10/711723383/watch-earth-gets-its-first-look-at-a-black-hole https://www.wired.com/2015/10/margaret-hamilton-nasa-apollo/ https://www.nasa.gov/image-feature/katherine-johnson-at-work-1962/ https://en.wikipedia.org/wiki/Margaret_Hamilton_(scientist) 今日荐文点击下方图片即可阅读 调查9万名程序员后，我们发现了一堆不为人知的秘密 限时福利AI领域逐步归于平稳发展，在不同场景中均能看到AI落地的影子，包括安防，医疗，自动驾驶，短视频推荐，工业检测，机器翻译以及直播等各类互动娱乐产品。业界涌现出很多对传统技术改造的成功经验，来QCon了解互联网大厂的实践案例说不定会对你的产品研发有所帮助。 点击 「 阅读原文 」或识别二维码查看大会日程，现在购票即享9折限时折扣，立减880元，团购还有更多优惠！有任何问题欢迎联系票务小姐姐Ring：电话/微信：17310043226 你也「在看」吗？?? 阅读原文