印度天文学家是最后一个加入共有16国联合建设的阵列天文台 (SKAO) 科研团队，该天文台的碟形阵列天线计划于本月开始安装，最晚于2027年开始扫描宇宙古老而又遥远的星空。

据悉印度自一月份加入的这个16国联合项目，堪称21世纪人类最伟大的科学项目之一，这是国际天文界计划建造并运行50年的世界最大综合孔径阵列射电望远镜，是全人类共同关心的、了解人类过去、研究人类未来的重大项目，将极大推动人类在天文观测和物理等领域的科学研究，解决人类共同关注的问题。这一项目有两个显著特点：一是将建成人类有史以来最大的望远镜。这个最大不是单一天文观测仪器面积、直径的最大化，而是功能和有效观测面积、数据采集能力的最大化。二是首次将射电天文学与人工智能（AI）技术进行有机融合。上述特点将有助于观察宇宙第一批恒星的诞生和死亡，并寻找宜居行星和外星生命。

耗资22亿欧元（2.4亿美元）的平方公里阵列观测站(SKAO) 是一个雄心勃勃的项目，这个项目的16个成员国，分别为南非、澳大利亚、英国、加拿大、中国、法国、德国、日本、意大利、荷兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士和印度。

印度拨出125 亿卢比（1.5 亿美元），在孟买以东156公里的浦那建立一座设施，浦那是一座充满射电天文学研究活动的城市。该设施将成为一个配备超级计算机的区域数据中心，用于处理望远镜收集的大量科学数据。

这个浩大的工程类似于昆虫的复眼技术，天文学家借助射电干涉测量技术，将来自多个天线或望远镜的信号组合起来，生成比单个天线盘更清晰、更明亮的图像。这项技术有效地帮助利用射电望远镜碟形天线扫描大片天空，这些天线相距数公里，但充当单个天文台。

据悉这个全球史上最大的天文台拥有数千台设备，分布在南非和西澳大利亚两大洲，其神经中枢位于英国曼彻斯特附近的第三大陆，在全球范围内拥有数千名科学家和工程师，致力于开发创新技术。他们将使用 SKAO 记录宇宙数据，每年可填充150万台笔记本电脑。

“我们的想法是从今年开始使用通过 GMRT 存档的约2PB 数据进行训练（使用人工智能解码科学信息）。我们将用它来开发一个小型模型，印度已准备好随时接收和分析这些数据。”位于浦那的国家射电天体物理中心(NCRA)主任亚什万特·古普塔 (Yashwant Gupta) 教授告诉媒体。

SKAO 望远镜的另一个组成要件正在南非北开普省卡鲁地区建造：由197个传统碟形天线组成的阵列，相距150公里。另一半是位于西澳大利亚的131,072个两米高的圣诞树状天线阵列，相距65公里。这些地点都选择在远离人类居住区的地方，以防止信号受到干扰。

与之配套是名为“Array Assembly 0.5”的六个数据采集站，于3月7日在澳大利亚 Wajarri Yamaji 一个偏远地点安装完毕。位于干旱的北开普省狐獴国家公园的前六个碟形阵列的组件已在二月底抵达，目前正在加班加点组装，可望不久将来即可安装调试完毕。

这个神秘SKAO 望远镜到底能有什么本领，据悉一是将帮助人类了解我们宇宙的起源；二是寻找外星人或外星智慧生物 (SETI)；三是通过识别与我们相似的行星来发现另一个可能适合居住的世界，并记录新恒星诞生时的“产前阵痛”或旧恒星濒临覆灭前的“回光返照”。

世界各地的天文学家估计，若按计划于2027或者于28年项目竣工后，该天文台至少可以在50年内接收到来自宇宙各个角落的无线电信号。所有天体发射的无线电波比光（光学望远镜使用的）携带的信息提供更准确的信息，而光可能被灰尘、云或雨阻挡或转移。

因此，该天文台将在光学望远镜和詹姆斯·韦伯太空望远镜和哈勃太空望远镜等太空望远镜的帮助下有力的延展正在进行的研究。或许这个新项目将给人类带来天文界的惊喜。

业内人士对这一项目最为期待的是，通过射电天文学（其基础可以追溯到20世纪30年代）和人工智能的融合来解开宇宙秘密的努力。 SKAO 每年产生的大数据估计为710PB（1 PB 等于1000万亿字节，1015）信息。

印度团队的加盟，使得这一项目再增添一支生力军，印度射电天文学家给予的新贡献是率先设计了区域数据中心原型，他们将使用位于印度浦那附近的巨型米波射电望远镜（GMRT）记录的科学证据。

古普塔教授表示，印度天文学家和工程师将在生产天文台监测和控制系统（西澳大利亚设施信号处理所需的数字电子设备）以及为 SKAO 系统开发软件方面发挥关键作用。“我们的研究组织和业界将有机会设计和生产 SKAO 所需的世界一流硬件，”他补充道。人工智能高超的学习能力将大幅提升项目的数据分析处理效率，此前NASA前沿开发实验室(FDL) 与微软、谷歌、IBM 和 Nvidia 等大公司，曾经在硅谷合作解决空间科学问题并成功预测外层空间的极端天气，这些有益尝试将再借鉴应用于这一项目。

因而在这项合作的帮助下，研发团队开发了计算机模型 DAGGER（深度学习地磁扰动），可以提前30分钟发出有关太阳风暴的警报。太阳风暴会破坏北美、加拿大和其他邻近国家的电力分配和通信网络。

更重要的是，这种合作甚至有助于预测洪水，著名天体物理学家兼 NASA 太阳物理学高级顾问 Madhulika Guhathakurta 博士上个月在印度天文学会在班加罗尔主办的国际会议间隙告诉媒体。

她说，在 FDL，太阳动力学天文台和望远镜过去收集的卫星图像或数据，足以让人工智能深度学习时有详实的信息资料储备，对这些数据的解读和运用，可以证明预测日冕物质抛射（CME）的有效性，日冕物质抛射是数吨的红热尘埃，有时是100万吨，从太阳出发，以每秒3,000公里的速度穿越行星际空间，到达所有行星、科学探测器、卫星和地球。

“我们需要从各种来源归档的大量数据来开发基于人工智能的产品，”她说。“即使科学观测站上的仪器会随着时间的推移而退化，通过结合存档数据和人工智能，也可以实现自动校准。它节省了仪器自动校准的成本，否则可以通过使用类似仪器发射亚轨道火箭来完成。通过天文学家和计算机专家的共同努力，虚拟仪器也可以在太空中创建，作为损坏或故障传感器的替代品。”

有不少朋友可能要问，中国到底在这个项目中表现又如何呢？作为倡导者、共同发起者、研制者，中国是SKAO建设中不可或缺的重要力量。首先中国政府、工业界以及射电天文科技界共同参与了SKA的设计研发和科学问题研究，在SKA天文台国际组织创立和国际规则制定等事务中发挥了积极作用。2017年，中国电子科技集团公司SKAO办公室副主任王枫成功当选中频天线国际工作包联盟主席。2021年，在正式成为SKAO天文台成员国后，中国对SKA建设的参与进入全新阶段。

也许很多朋友看完以上这些描述，还会质疑这究竟是科幻小说还是正在展开的现实？人工智能的多域融合和深度学习功能，将使人类科研实力和水平以乘数效应夸张地增长，我们有理由相信不久的将来，在人工智能的帮助下，人类将如雨后春笋般推出太空和地球风暴早期预报的系列产品，同时还将加速发现外太空人类新的宜居世界，以及外星或者是其他外星生命体。