“中国天眼”冲击新目标 亟须技术攻关
理论上,FAST的探测能力接近可见宇宙的边缘。在过去两年的调试中,FAST的出色表现吸引了无数人的猜测:FAST将来有可能冲出银河系寻找新的恒星吗?FAST有可能产生一些诺贝尔级的科学成就吗?所有这一切都取决于FAST能否优化其性能,以及FAST是否具有出色的数据处理能力。
9月下旬,《科技日报》记者从位于贵州平塘的中国科学院国家天文台FAST重点实验室获悉,该科学家团队正在开展技术研究,为FAST的下一次科学探索扫清障碍。
寻找银河系外的恒星是一个长期的目标。
“世界上许多科学家和我都非常期待FAST开始观察宇宙中不同的恒星。它将能够观察到大爆炸期间的信号,并且它的探测能力将几乎接近整个宇宙的起源。它会找到我们从未见过的东西。”这是菲利普·戴蒙德,平方公里阵列射电望远镜组织的总干事,他对FAST寄予厚望。
500米口径使FAST成为天空的巨眼。理论上,FAST可以接收137亿光年以外的电磁信号,接近可见宇宙的边缘,甚至将人类的深空探测能力提高到前所未有的高度。
在过去两年的调试中,FAST的“手术刀小试”震惊了外界。它首先发现的毫秒脉冲星是人类发现的最弱的射电流量高能毫秒脉冲星之一。像美国的阿雷西博这样的大型国际射电望远镜已经搜寻了很多次,但从未被发现。
科学家预测,FAST有望在未来发现4000颗脉冲星。在脉冲星被发现后的几十年里,只检测到2700多个。
在深空搜寻中,驻扎的科学家特别希望FAST能冲出银河系寻找新的恒星,尤其是旋转速度快、密度极高的脉冲星。如果快中子能够捕获银河系外的脉冲星,它将在世界上具有开创性的意义。因此,FAST项目的技术团队已经开始准备,最早可能在明年进行检测。
中国科学院国家天文台FAST项目委托组成员陆继光说,脉冲星的科学意义不仅在于对脉冲星本身的研究,还在于作为研究其他天体的探测器。如果能找到星系外脉冲星,它们就可以用来研究星系际介质的性质。当脉冲星计时阵列用于探测遥远天体发射的引力波时,它相当于有一个较长的干涉臂。
“FAST最大的优势在于它的高灵敏度,非常适合研究脉冲星单脉冲。从这些单脉冲的细节可以推断出脉冲星的辐射机制,从而进一步限制脉冲星的状态,促进其他相关科学的发展。”卢继光说道。
解决关键技术问题为科学探索“扫清障碍”。
未来,FAST将涵盖当今射电天文学的主流热点和科学目标:检查宇宙中的中性氢,探索宇宙的起源和演化;观测脉冲星,探测星际分子,甚至搜寻外星生命...随着FAST的正式使用,来自不同国家的科学家将一个接一个地分享它。除了为中国天文学带来一个“黄金时代”之外,它还将产生一些重要的原创性科学成果。
中国科学院国家天文台FAST项目总工程师姜鹏表示,射电天文学是天文学的一个前沿分支,射电天文学观测获得了近一半的诺贝尔物理学奖。特别是在最热的脉冲星领域,两项诺贝尔奖诞生了。FAST预计将发现两倍于人类已知数量的脉冲星,尤其是特殊种类的脉冲星,并有可能在广义相对论和引力波探测方面取得重大突破。
当然,所有这一切都取决于FAST能否优化其性能,以及FAST是否具有出色的数据处理能力。
面对19波束操作带来的巨大数据挑战,FAST团队在存储和计算能力方面感到非常“吃力”,数据积累的危险也在逼近。然而,由FAST和中国电信联合建造的数据中心将很快投入使用,科学家团队也在开展技术研究,为FAST的下一次科学探索扫清障碍。
“目前,由于每天接收的数据量增加了数十倍,传输、存储和加速问题需要解决。”贵州CPPCC原副主席、贵州师范大学副校长谢小耀说。目前,19种波速接收的数据为38G/ s,每年接收96P。经过处理后,数据将达到大约10P—15P。如此大量的数据,不及时计算就是数据垃圾。因此,解决关键技术问题迫在眉睫。
超级数据给贵州带来挑战和机遇
除科学成果外,未来30年,FAST的数据量将超过10EB,需要开发新技术来进行全面计算和处理。一方面,超级数据将推动天文学研究从假设驱动转向数据驱动。过去,它是“应该设计什么样的实验来验证这一假设”,但现在它是“从这些数据中可以分析出什么,如果整合其他数据,可以发现什么”。另一方面,贵州大数据也面临诸多挑战。
"超级天空调查数据给贵州带来前所未有的技术和人才挑战."谢小耀认为,贵州需要在快速数据采集、传输、存储和分析方面取得突破。当然,这样一个“丰富的数据矿山”也有助于贵州培养和吸引大数据处理和分析方面的科研和应用型人才。在超级计算领域取得重大突破并非不可能。
目前,贵州省正以此为契机,建设国家超级计算桂安中心和贵州科学数据中心。接下来,贵州省将公布一份技术清单,组织全国乃至全球科学家挑战超级数据的存储、传输和处理能力,以提高贵州省大数据的技术水平和产业发展水平。
值得一提的是,在FAST的指导下,贵州已经初步建立了一个天文研究矩阵。中科院FAST重点实验室、FAST早期科学数据中心、贵州射电天文数据处理重点实验室、贵州信息与计算科学重点实验室等科研机构吸引了大批高水平的科研人员,为FAST提供了强大的人才支撑。(《科学技术日报》,贵州平塘,9月25日)