24、探索宇宙与资源：科技、经济与生态的交织

探索宇宙与资源：科技、经济与生态的交织

在当今科技飞速发展的时代，我们对宇宙的探索和地球上资源的开发正以前所未有的速度推进，这其中涉及到机器视觉、能源开发、优化策略等多个方面，它们相互关联，共同塑造着我们的未来。

机器视觉助力宇宙探索

为了处理来自宇宙的古老信号，科学家们运用了最先进的机器学习方法和分析技术。这些复杂的数据集被微软等组织用作训练集，因为从信号中分离噪声以及在不同环境中测试算法和探索新的学习方法都极具挑战性。

以事件视界望远镜（EHT）为例，科学家们使用干涉测量法将多个望远镜接收到的无线电波关联起来，形成对“无形”黑洞的单一描述。这个过程需要找到不同观测点之间可关联的重复模式，并去除大量数据中的“噪声”。由于黑洞在宇宙尺度上非常小，且有大量其他宇宙现象的数据干扰，只有机器才有能力分析如此庞大的信号并尝试去除补充数据。

信号从世界各地的天文台收集，那些与相对论理论预测的事件视界相匹配的信号必须被关联起来。而找到这些信号的关键是对数据进行“清理”，许多团队采用不同的机器学习方法，利用无监督学习来识别和去除数据中的伪像。

有趣的是，最终的事件视界图像被归功于年轻的计算机科学家凯蒂·布曼（Katie Bouman），她创建的算法使EHT收集的大量数据能够被比较和合成单一图像。但实际上，这背后是许多人在数据收集实验设置和数据“清理”方法开发方面付出的大量努力。这一事件反映了我们在新媒体网络中面临的人类时间问题，以及人工智能发展背后对数据控制和未来掌控的需求。

在阿塔卡马大型毫米波/亚毫米波阵列（ALMA），为了处理数据，望远镜的基座单元被设置为深空温度，以隔离和处理来自太空的信号，将其与地球大气的“噪声”分离。这表明