行业核心观点 - 人工智能（AI）正深度赋能天文研究，带来研究范式的全方位“智能革命”，中国在该领域已取得多项亮眼成果，但同时也面临数据、算法、资源与人才等多重挑战，未来发展需构建全球协同的智能科研生态系统 [1][2][3][4][7] AI赋能天文研究的应用与成果 - AI能高效处理PB级海量天文数据，快速完成天体搜索、分类、异常检测及物理参量回归，效率远超人类，为科学家节省大量时间 [2] - AI可充当“智能调度员”，实时整合天气、目标优先级等信息，动态调整望远镜观测计划，最大化昂贵设备的科学产出 [2] - 在规律发现与理论分析领域，无监督学习算法能挖掘数据关联，预测超新星爆发等瞬变现象；AI还能加速宇宙学模拟，为检验宇宙起源等理论提供支撑 [3] - 中国成果实现多维度覆盖：之江实验室与中国科学院国家天文台研发的OneAstronomy大语言模型在天文问题推理上超过通用大模型；联合阿里云开发的全球首个太阳模型“金乌”专注于太阳活动预报；FLARE模型预测恒星耀发的准确率超过70%，显著优于传统模型 [1][3] 行业发展面临的主要挑战 - **数据挑战**：下一代大型观测设备（如SKA、LSST）将使数据量从PB级迈入艾字节（EB）级，对存储、传输、处理与融合能力提出前所未有的要求，同时AI模型训练消耗的巨量计算资源形成双重压力 [4] - **算法挑战**：主流端到端深度学习模型被视为“黑箱”，缺乏可解释性，科学家难以追溯AI判断依据，且模型输出可能违背基本物理定律，结果科学性与可信度面临挑战 [4] - **资源与基础设施挑战**：训练前沿天文AI大模型需要庞大的GPU集群，前期投入与维护成本高达数亿元，多数中小科研机构难以承受；部分模型的非开源模式限制了技术共享与协同创新 [5][6] - **人才与范式挑战**：同时精通天文学与AI的复合型人才极度稀缺；传统“假设—观测—建模—验证”的研究范式与AI“数据驱动”模式存在冲突，导致部分学者对AI结果持怀疑态度；当前学术评价体系对天文AI基础研究的价值认可度不足 [6] 未来发展的协同路径与建议 - **构建全球一体化感知与数据体系**：推动国际合作共建天地一体化的具身智能望远镜网络，整合地面与空间观测资源；建立开放共享的数据平台，打破数据壁垒，实现多波段、多维度数据互联互通 [7] - **构建AI驱动的闭环创新体系**：将AI大模型作为科研“大脑”，深度参与从数据分析到实验验证的全流程，形成“假设生成—观测处理—推理验证”的自动循环，将科学家从繁琐数据处理中解放出来 [8] - **强化跨领域合作与资源共享**：推动专业天文机构与顶尖科技企业、多学科科研院所建立利益共享机制，通过联合研发破解算力难题；加快天文AI模型的开源进程，打造全球共享的模型社区 [8] - **构建跨学科教育体系**：在高校开设天文与AI交叉专业，培养复合型人才；通过国际学术交流与联合攻关，促进全球人才资源的流动与协作 [8]

核心观点 - 紫东太初与中国科学院国家天文台联合开发了天文耀发预测大模型FLARE，能够精准预测恒星耀发事件，为天文学研究提供全新工具[2][3] - FLARE模型通过整合恒星物理属性和历史耀发记录，显著提升了预测准确性，相关论文被IJCAI 2025录用[4][14] - 实验数据显示FLARE模型准确率超过70%，多项指标优于其他基线模型[20] 恒星耀发研究背景 - 恒星耀发是恒星大气中磁场能量的快速释放过程，对理解恒星结构、系外宜居行星探索具有重要意义[7] - 目前耀发样本数量有限，且预测依赖光变曲线，但光变曲线存在数据缺失和变化趋势差异大的问题[8][10][12] - 恒星物理属性（年龄、自转速度、质量等）和历史耀发记录与耀发事件存在显著关联[13] FLARE模型技术架构 - 采用软提示模块和残差记录融合模块，有效整合恒星物理属性和历史耀发记录[14] - 将光变曲线分解为趋势和残差成分，利用移动平均法处理数据缺失[15] - 借鉴P-tuning方法处理物理属性文本，采用低秩微调LoRA技术微调预训练大模型[17] 模型性能验证 - 使用7160颗恒星的高精度光变曲线数据进行实验，对比多种基线模型（MLPs、RNNs、CNNs、Transformer等）[18] - FLARE模型准确率达71.65±0.35%，F1值74.11±0.02，显著优于其他模型[19][20] - 模型能适应不同恒星的光变曲线变化模式，对同一恒星不同模式也能实现精准预测[21][22] 应用前景 - FLARE模型展示了AI for Science在天文学领域的巨大潜力[3] - 未来有望助力科学家探索更多宇宙奥秘[23]