据物理学家组织网8月1日报道，美国西北大学、芝加哥大学与费米实验室科学家，研发出一款人工智能(AI)调度系统，可接管望远镜并为望远镜规划“凝视方向”。团队表示，这是迈向“自主天文台”的重要标志。目前，该系统的决策能力已与人类调度员相当。
这一AI系统已接管位于智利的维克托·M·布兰科4米望远镜，指挥5.7亿像素的“暗能量相机”展开观测。该AI系统不仅能在观测之初生成精密计划，更能随环境变化实时调整观测策略，通过智能调度，使望远镜得以捕捉到尽可能多的高价值数据。
望远镜的每一秒观测时间都极其宝贵，若指向偏差，或遇大气扰动等，图像便会模糊失真，导致微弱天体难以捕获。为最大限度提高望远镜观测效率，团队融合天文观测经验与前沿机器学习技术，打造出这款深度学习调度系统。他们摒弃传统规则编程，转而以数据“喂养”系统自主成长。
团队利用暗能量调查项目积累的海量历史观测数据，输入某时刻的望远镜指向，要求系统预测下一观测目标。随后，将AI预测与人类决策对照，在反复“试错”中修正偏差。经过多轮学习，该系统已掌握复杂调度逻辑，无需人为设定月光、大气等变量参数，便能精准应对环境挑战。
该系统已在布兰科望远镜完成两轮实测，效能媲美人类调度。接下来，团队计划进一步解锁“进化模式”：让该系统不仅能复制人类策略，更要突破思维边界，开创更高效观测范式。
未来该智能调度系统可帮助望远镜更敏锐地响应宇宙信号，最大限度地提高每次观测的科学价值。当AI接管繁琐的技术调度，天文学家便能从操作细节中解放，投身于思考和解决更有意义的科学难题。
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