助力天文觀測(cè)新突破課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：助力天文觀測(cè)新突破課題

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：中國科學(xué)院國家天文臺(tái)

申報(bào)日期：2023年10月27日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在探索技術(shù)在天文觀測(cè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，以突破傳統(tǒng)觀測(cè)手段的局限性，提升天文數(shù)據(jù)的處理效率和科學(xué)發(fā)現(xiàn)能力。項(xiàng)目核心內(nèi)容圍繞構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)優(yōu)化模型、智能目標(biāo)識(shí)別與分類算法、以及多源天文數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)展開。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)天文像的實(shí)時(shí)降噪、星體軌跡預(yù)測(cè)及異常信號(hào)檢測(cè)，從而提高觀測(cè)精度和效率。項(xiàng)目采用多尺度數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注技術(shù)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，開發(fā)能夠自適應(yīng)不同觀測(cè)環(huán)境和設(shè)備條件的智能算法框架。預(yù)期成果包括一套集成化的輔助觀測(cè)系統(tǒng)原型、若干具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心算法模塊，以及基于該系統(tǒng)完成的高分辨率天文像分析和宇宙結(jié)構(gòu)探測(cè)研究論文。項(xiàng)目將驗(yàn)證技術(shù)在提升天文觀測(cè)數(shù)據(jù)處理能力、拓展科學(xué)探索邊界方面的潛力，為下一代大型天文設(shè)施提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)天文學(xué)與的深度交叉融合。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

天文學(xué)作為探索宇宙奧秘的前沿科學(xué)領(lǐng)域，其發(fā)展始終伴隨著觀測(cè)技術(shù)的革新。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著空間望遠(yuǎn)鏡（如哈勃、詹姆斯·韋伯）、地面大型光學(xué)與射電望遠(yuǎn)鏡（如歐洲極大望遠(yuǎn)鏡ELT、平方公里陣列SKA）以及多波段觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的相繼建成，天文觀測(cè)能力實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級(jí)增長，每日產(chǎn)生的科學(xué)數(shù)據(jù)量已達(dá)到PB級(jí)甚至EB級(jí)。然而，海量的觀測(cè)數(shù)據(jù)同時(shí)也對(duì)數(shù)據(jù)處理、分析能力和科學(xué)挖掘效率提出了前所未有的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)依賴人工干預(yù)和固定模式分析的方法已難以滿足當(dāng)前的需求，成為制約天文科學(xué)發(fā)展的瓶頸。

當(dāng)前天文觀測(cè)領(lǐng)域面臨的主要問題體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，觀測(cè)環(huán)境極其復(fù)雜，大氣湍流、儀器噪聲、宇宙射線干擾等因素嚴(yán)重削弱觀測(cè)信號(hào)質(zhì)量，導(dǎo)致像模糊、分辨率下降、目標(biāo)信噪比降低。特別是對(duì)于地面大型望遠(yuǎn)鏡，自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)雖能部分補(bǔ)償大氣影響，但其計(jì)算復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性受限，且難以完全消除相位噪聲和非線性效應(yīng)。其次，智能目標(biāo)識(shí)別與分類任務(wù)繁重。在深度空間和廣闊天區(qū)，需要從數(shù)以億計(jì)的天體和背景噪聲中快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出具有科學(xué)意義的目標(biāo)，如系外行星、超新星、快速射電暴等瞬變?cè)?，這對(duì)算法的效率和準(zhǔn)確性提出了極高要求。現(xiàn)有方法往往依賴人工設(shè)計(jì)的特征或復(fù)雜的物理模型，計(jì)算量大，泛化能力不足，且難以適應(yīng)不同觀測(cè)波段和場(chǎng)景的變化。再者，多源、多尺度天文數(shù)據(jù)的融合分析亟待突破。天文研究通常需要在光學(xué)、射電、紅外、X射線等多個(gè)波段進(jìn)行協(xié)同觀測(cè)，獲取的數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性、高維度和稀疏性等特點(diǎn)。如何有效地融合不同來源、不同尺度的信息，提取統(tǒng)一的物理像，是當(dāng)前數(shù)據(jù)天文學(xué)面臨的核心難題之一。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方法往往基于統(tǒng)計(jì)假設(shè)或固定規(guī)則，難以充分挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在的復(fù)雜關(guān)聯(lián)和時(shí)空演化規(guī)律。此外，觀測(cè)資源的優(yōu)化配置與任務(wù)規(guī)劃也面臨挑戰(zhàn)。大型天文設(shè)施建設(shè)成本高昂，觀測(cè)時(shí)間窗口有限，如何利用技術(shù)智能規(guī)劃觀測(cè)策略，最大化科學(xué)產(chǎn)出，實(shí)現(xiàn)資源的高效利用，是提升天文觀測(cè)效益的關(guān)鍵。

上述問題的存在，不僅限制了天文觀測(cè)潛能的充分發(fā)揮，也阻礙了天文學(xué)在基礎(chǔ)科學(xué)前沿的突破。因此，引入技術(shù)，賦能天文觀測(cè)的全鏈條流程，已成為推動(dòng)天文學(xué)發(fā)展的必然趨勢(shì)和迫切需求。技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)，在模式識(shí)別、像處理、數(shù)據(jù)分析等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，為解決上述問題提供了全新的思路和工具。例如，深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布和特征表示，用于像降噪、超分辨率重建、目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別與分類；通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，可以優(yōu)化觀測(cè)策略，提高觀測(cè)效率；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，有助于挖掘多天體、多天區(qū)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。開展“助力天文觀測(cè)新突破”相關(guān)研究，不僅能夠直接提升天文觀測(cè)的數(shù)據(jù)處理和分析能力，更能促進(jìn)天文學(xué)與的深度融合，催生新的研究范式和方法論，對(duì)于推動(dòng)整個(gè)科學(xué)領(lǐng)域向數(shù)據(jù)密集型轉(zhuǎn)變具有重要意義。

本項(xiàng)目的研究具有顯著的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價(jià)值。在學(xué)術(shù)層面，項(xiàng)目通過研發(fā)和驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)的天文觀測(cè)新技術(shù)，有望在多個(gè)前沿天文學(xué)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。例如，基于先進(jìn)的像處理算法，有望顯著提升地面望遠(yuǎn)鏡的成像質(zhì)量，達(dá)到甚至超越部分空間望遠(yuǎn)鏡的分辨率水平；通過高效的智能目標(biāo)識(shí)別，能夠大規(guī)模發(fā)現(xiàn)和研究瞬變?cè)?、系外行星等新興天體，深化對(duì)宇宙演化和生命起源的理解；利用多源數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)，有望揭示星系形成與演化、暗物質(zhì)分布、宇宙加速膨脹等根本性問題的新機(jī)制。這些研究成果將發(fā)表在高水平國際期刊上，提升我國在天文學(xué)和交叉領(lǐng)域的影響力和話語權(quán)，培養(yǎng)一批掌握前沿技術(shù)的復(fù)合型人才，促進(jìn)學(xué)科交叉融合創(chuàng)新。在社會(huì)層面，天文學(xué)作為人類探索未知、拓展認(rèn)知邊界的崇高事業(yè)，其發(fā)展成果能夠激發(fā)公眾對(duì)科學(xué)的興趣，提升國家整體科學(xué)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力，增強(qiáng)民族自信心和自豪感。同時(shí)，項(xiàng)目研發(fā)的技術(shù)和積累的經(jīng)驗(yàn)，部分具有潛在的應(yīng)用轉(zhuǎn)化前景，例如，本項(xiàng)目在像處理、模式識(shí)別方面取得的技術(shù)突破，可借鑒于遙感、醫(yī)療影像、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，服務(wù)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。在經(jīng)濟(jì)層面，大型天文設(shè)施是重要的科技基礎(chǔ)設(shè)施，本項(xiàng)目的研究成果能夠直接應(yīng)用于這些設(shè)施的升級(jí)改造和運(yùn)行管理，提高觀測(cè)效率和科學(xué)產(chǎn)出，延長設(shè)施壽命，產(chǎn)生巨大的科學(xué)紅利。此外，圍繞項(xiàng)目研發(fā)的技術(shù)平臺(tái)和算法，有望形成新的技術(shù)產(chǎn)業(yè)，帶動(dòng)相關(guān)軟硬件產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，并為未來太空探索任務(wù)提供技術(shù)儲(chǔ)備。綜上所述，本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的科學(xué)探索價(jià)值，也具備良好的社會(huì)效益和潛在的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)作用，符合國家科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和科技自立自強(qiáng)的要求。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

天文學(xué)與的交叉融合研究在全球范圍內(nèi)正經(jīng)歷蓬勃發(fā)展階段，國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)及學(xué)者均在該領(lǐng)域展現(xiàn)出濃厚的興趣和顯著的進(jìn)展，特別是在利用技術(shù)提升數(shù)據(jù)處理效率、拓展科學(xué)發(fā)現(xiàn)邊界等方面取得了諸多成果。

在國內(nèi)，天文學(xué)與的結(jié)合起步于對(duì)大型觀測(cè)數(shù)據(jù)處理需求的迫切響應(yīng)。中國科學(xué)院國家天文臺(tái)、北京大學(xué)、清華大學(xué)等高校和科研機(jī)構(gòu)投入大量資源，聚焦于在天文像處理、目標(biāo)識(shí)別和數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。例如，在自適應(yīng)光學(xué)領(lǐng)域，國內(nèi)研究團(tuán)隊(duì)探索將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)光學(xué)模型相結(jié)合，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的波前傳感器優(yōu)化算法，相較于傳統(tǒng)算法，在波前估計(jì)精度和計(jì)算效率上取得了一定提升。在目標(biāo)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與分類方面，研究人員利用CNN對(duì)巡天望遠(yuǎn)鏡（如LAMOST、SkyMapper）產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)星系、恒星、星團(tuán)等天體的自動(dòng)化分類，并應(yīng)用于大規(guī)模天體物理項(xiàng)目，顯著提高了數(shù)據(jù)處理速度和效率。此外，針對(duì)多源天文數(shù)據(jù)融合問題，國內(nèi)學(xué)者嘗試應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)（STGNN）等方法，探索星系群、星系團(tuán)內(nèi)部成員關(guān)系及動(dòng)力學(xué)演化規(guī)律，取得了初步成效。在智能任務(wù)規(guī)劃方面，也有研究團(tuán)隊(duì)開始嘗試將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于望遠(yuǎn)鏡觀測(cè)任務(wù)優(yōu)化，以期在有限觀測(cè)時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)科學(xué)目標(biāo)的最優(yōu)分配?？傮w而言，國內(nèi)研究在天文應(yīng)用方面展現(xiàn)出強(qiáng)勁動(dòng)力，注重結(jié)合國內(nèi)大型望遠(yuǎn)鏡項(xiàng)目，解決實(shí)際觀測(cè)中的痛點(diǎn)問題，并在特定領(lǐng)域如像處理、目標(biāo)識(shí)別等方面形成了一批有影響力的研究成果。然而，國內(nèi)在基礎(chǔ)理論創(chuàng)新、跨領(lǐng)域算法融合、大規(guī)模并行計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建等方面與國際頂尖水平相比仍存在差距，頂尖人才和系統(tǒng)性研究布局有待加強(qiáng)。

國外在賦能天文觀測(cè)領(lǐng)域的研究起步更早，積累了更為豐富和深厚的成果，引領(lǐng)著該領(lǐng)域的發(fā)展方向。歐美等發(fā)達(dá)國家的大型研究機(jī)構(gòu)和綜合性大學(xué)，如美國的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、加州理工學(xué)院，歐洲的馬克斯·普朗克研究所、歐洲南方天文臺(tái)（ESO）、英國的開普勒任務(wù)團(tuán)隊(duì)等，均在天文應(yīng)用方面取得了突破性進(jìn)展。在自適應(yīng)光學(xué)方面，國外研究不僅深化了基于物理模型的優(yōu)化算法，更積極探索純粹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。例如，利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成高逼真度波前模擬數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行波前校正，展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)方法的潛力。在目標(biāo)識(shí)別與分類領(lǐng)域，基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)分類器已成為大型巡天項(xiàng)目（如SDSS、Pan-STARRS、DES）的標(biāo)準(zhǔn)工具，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)以億計(jì)天體的高效分類，并成功應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)大量新型天體，如矮星系、超大質(zhì)量黑洞、系外行星候選體等。歐洲南方天文臺(tái)的SKA路演項(xiàng)目中，廣泛展示了在信號(hào)處理、源分選、像重建等方面的應(yīng)用，特別是在應(yīng)對(duì)SKA產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)流方面進(jìn)行了深入探索。多源數(shù)據(jù)融合分析方面，國外研究引入了更為復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如變分自編碼器（VAE）、自編碼器（AE）及其變體，用于聯(lián)合分析來自不同波段、不同空間分辨率的數(shù)據(jù)，揭示天體物理過程的完整像。在智能觀測(cè)規(guī)劃方面，國外研究不僅應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化單臺(tái)望遠(yuǎn)鏡的觀測(cè)策略，還開始探索基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多望遠(yuǎn)鏡協(xié)同觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃，以期在全天尺度實(shí)現(xiàn)科學(xué)效益最大化。值得注意的是，國外研究在理論探索、算法原創(chuàng)性以及跨學(xué)科合作方面表現(xiàn)突出，形成了若干具有國際影響力的研究團(tuán)隊(duì)和平臺(tái)。然而，國外研究也面臨挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不一、不同機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)共享機(jī)制不完善、以及算法的可解釋性等問題仍待解決。

盡管國內(nèi)外在天文應(yīng)用方面均取得了長足進(jìn)步，但仍存在明顯的未解決問題和研究空白。首先，在基礎(chǔ)理論層面，現(xiàn)有模型大多基于現(xiàn)有觀測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其物理一致性和可解釋性仍有欠缺。如何將天體物理的物理規(guī)律融入模型框架（Physics-InformedNeuralNetworks），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理驅(qū)動(dòng)的深度融合，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。其次，在算法層面，針對(duì)極端觀測(cè)條件（如強(qiáng)干擾、極端低信噪比）下的算法魯棒性不足，現(xiàn)有模型在處理稀疏、含噪、高維度數(shù)據(jù)時(shí)性能下降。此外，現(xiàn)有模型大多針對(duì)特定任務(wù)或數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)，泛化能力有限，難以適應(yīng)不同望遠(yuǎn)鏡、不同觀測(cè)波段的廣泛需求。第三，在數(shù)據(jù)處理流程層面，從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取到科學(xué)結(jié)果解釋，目前缺乏一套完整、高效、自動(dòng)化的賦能工作流。特別是如何實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)集、跨望遠(yuǎn)鏡、跨波段的統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)定和協(xié)同分析，仍是亟待解決的問題。第四，在觀測(cè)規(guī)劃層面，現(xiàn)有智能規(guī)劃研究多基于靜態(tài)模型或短期優(yōu)化，難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的觀測(cè)環(huán)境（如目標(biāo)天體位置、亮度變化、天氣影響）和復(fù)雜的科學(xué)需求（如多學(xué)科協(xié)同觀測(cè)、優(yōu)先保障高風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)）。第五，大規(guī)模模型訓(xùn)練和推理對(duì)計(jì)算資源的需求巨大，如何構(gòu)建高效、低成本的天文計(jì)算平臺(tái)，并實(shí)現(xiàn)云平臺(tái)資源共享，是推動(dòng)該領(lǐng)域普及應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸。最后，結(jié)果的可解釋性和驗(yàn)證機(jī)制尚不完善，如何確保發(fā)現(xiàn)的科學(xué)結(jié)論的可靠性和物理意義，是最終成果被學(xué)界接受的關(guān)鍵。這些問題的存在，嚴(yán)重制約了技術(shù)在天文觀測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用深度和廣度，也為本項(xiàng)目的研究提供了明確的方向和切入點(diǎn)。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)性地研究和應(yīng)用技術(shù)，突破傳統(tǒng)天文觀測(cè)在數(shù)據(jù)處理、信息提取和科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面的瓶頸，實(shí)現(xiàn)天文觀測(cè)能力的顯著提升，具體研究目標(biāo)與內(nèi)容如下：

研究目標(biāo)：

1.構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)優(yōu)化模型，顯著提升地面望遠(yuǎn)鏡的成像質(zhì)量和實(shí)時(shí)處理能力。目標(biāo)是在典型觀測(cè)大氣條件下，通過模型實(shí)現(xiàn)對(duì)波前畸變的精確預(yù)測(cè)和補(bǔ)償，使望遠(yuǎn)鏡的視寧度達(dá)到衍射極限的80%以上，并將像處理時(shí)間縮短至少30%。

2.開發(fā)面向多波段天文數(shù)據(jù)的智能目標(biāo)識(shí)別與分類算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量觀測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化、高精度處理。目標(biāo)是建立一套通用的識(shí)別框架，能夠有效區(qū)分不同類型的天體（如恒星、星系、類星體、脈沖星、超新星等）及其各種天體現(xiàn)象（如變?cè)?、爆發(fā)現(xiàn)象），在包含10億個(gè)天體的模擬數(shù)據(jù)集上，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類的準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，并具備對(duì)未知天體形態(tài)的初步識(shí)別能力。

3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)多源天文數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)，挖掘不同觀測(cè)模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)信息，提升科學(xué)發(fā)現(xiàn)能力。目標(biāo)是開發(fā)能夠融合光學(xué)、射電、紅外等多波段、多分辨率數(shù)據(jù)的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)宇宙結(jié)構(gòu)、天體物理過程的全天候、全尺度描述，例如，通過融合數(shù)據(jù)重建高精度的宇宙大尺度結(jié)構(gòu)，誤差優(yōu)于現(xiàn)有方法的20%。

4.研究適用于天文觀測(cè)任務(wù)的智能規(guī)劃方法，優(yōu)化觀測(cè)資源配置，提高科學(xué)產(chǎn)出效率。目標(biāo)是提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃算法，能夠在考慮天體位置、亮度、觀測(cè)優(yōu)先級(jí)、天氣條件、儀器狀態(tài)等多重約束下，生成最優(yōu)的觀測(cè)計(jì)劃，使關(guān)鍵科學(xué)目標(biāo)的觀測(cè)完成率提升40%以上。

研究內(nèi)容：

1.基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)優(yōu)化模型研究：

具體研究問題：現(xiàn)有自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的波前校正算法計(jì)算復(fù)雜度高，難以完全補(bǔ)償大氣湍流引起的相位畸變和非線性效應(yīng)，且實(shí)時(shí)性不足。如何利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大氣擾動(dòng)與觀測(cè)像之間的復(fù)雜非線性映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)更精確、更快速的波前估計(jì)與校正？

假設(shè)：通過構(gòu)建包含大氣擾動(dòng)模擬、波前傳感器數(shù)據(jù)、校正器響應(yīng)的端到端深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，可以學(xué)習(xí)到傳統(tǒng)物理模型難以捕捉的復(fù)雜大氣影響，從而顯著提升成像質(zhì)量和校正效率。

研究內(nèi)容：首先，開發(fā)大規(guī)模高質(zhì)量的天文像和波前傳感器數(shù)據(jù)模擬數(shù)據(jù)庫，覆蓋不同大氣視寧度、不同望遠(yuǎn)鏡參數(shù)和不同觀測(cè)波段。其次，設(shè)計(jì)基于物理約束深度學(xué)習(xí)（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）或純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于波前畸變的預(yù)測(cè)和校正器指令的生成。重點(diǎn)研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、訓(xùn)練策略（如對(duì)抗訓(xùn)練、多任務(wù)學(xué)習(xí)）以及模型泛化能力提升的方法。再次，將訓(xùn)練好的模型集成到模擬的自適應(yīng)光學(xué)控制系統(tǒng)中，進(jìn)行性能評(píng)估，與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比。最后，探索基于GAN生成高逼真度大氣湍流模擬數(shù)據(jù)，用于模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

預(yù)期成果：一套高效、精確的自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化模型原型，相關(guān)算法論文，以及在不同模擬場(chǎng)景下的性能評(píng)估報(bào)告。

2.面向多波段天文數(shù)據(jù)的智能目標(biāo)識(shí)別與分類算法研究：

具體研究問題：如何設(shè)計(jì)能夠有效處理海量、高維度、強(qiáng)噪聲、多模態(tài)天文像數(shù)據(jù)的算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類天體及其現(xiàn)象的自動(dòng)、準(zhǔn)確識(shí)別與分類？如何提升算法對(duì)罕見天體和復(fù)雜天體形態(tài)的檢測(cè)能力？

假設(shè)：利用多尺度特征融合的CNN架構(gòu)，結(jié)合注意力機(jī)制和嵌入技術(shù)，可以有效提取天體像的多層次、空間關(guān)系特征，從而提高分類的準(zhǔn)確性和對(duì)異常目標(biāo)的識(shí)別能力。

研究內(nèi)容：首先，構(gòu)建一個(gè)包含多種類型天體、覆蓋不同波段（如光學(xué)、射電、紅外）和不同觀測(cè)質(zhì)量（高、中、低信噪比）的綜合性天文像數(shù)據(jù)集。其次，研究并比較不同CNN架構(gòu)（如ResNet、DenseNet、ViT）在天文像分類任務(wù)中的表現(xiàn)，重點(diǎn)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以適應(yīng)天文數(shù)據(jù)的特性（如點(diǎn)源、擴(kuò)展源、模糊像）。再次，引入注意力機(jī)制（如SE-Net、CBAM）增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)關(guān)鍵特征的關(guān)注，并探索使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）建模天體間的空間關(guān)聯(lián)性。研究數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，如幾何變換、噪聲注入、基于GAN的數(shù)據(jù)擴(kuò)充，以提升模型的魯棒性和泛化能力。最后，開發(fā)基于該算法的自動(dòng)化目標(biāo)巡天與分類軟件模塊，并在真實(shí)巡天數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試與驗(yàn)證。

預(yù)期成果：一套高性能的天文像智能識(shí)別與分類算法庫，相關(guān)算法論文，以及經(jīng)過驗(yàn)證的軟件模塊，能夠處理PB級(jí)天文數(shù)據(jù)，并提供高精度的目標(biāo)分類結(jié)果。

3.多源天文數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)研究：

具體研究問題：如何有效融合來自不同望遠(yuǎn)鏡、不同波段、不同時(shí)空尺度的高維天文觀測(cè)數(shù)據(jù)，以獲得更全面、更精確的宇宙像和物理信息？如何利用技術(shù)揭示隱藏在多源數(shù)據(jù)中的復(fù)雜時(shí)空關(guān)聯(lián)？

假設(shè)：通過構(gòu)建基于時(shí)空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（STGNN）或變分自編碼器（VAE）融合模型，可以有效整合多源異構(gòu)天文數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到天體物理過程的統(tǒng)一表示，從而揭示更深層次的宇宙結(jié)構(gòu)和演化規(guī)律。

研究內(nèi)容：首先，研究多源天文數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化格式與數(shù)據(jù)接口，構(gòu)建一個(gè)支持多波段、多類型數(shù)據(jù)（像、光譜、時(shí)序）融合的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)。其次，設(shè)計(jì)能夠處理時(shí)空異構(gòu)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將天體作為節(jié)點(diǎn)，觀測(cè)數(shù)據(jù)作為邊權(quán)，學(xué)習(xí)天體間的相互作用和時(shí)空演化模式?；蛘?，研究基于VAE的多模態(tài)表示學(xué)習(xí)方法，將不同類型數(shù)據(jù)映射到共同的潛在空間。重點(diǎn)研究如何融入物理先驗(yàn)知識(shí)（如宇宙學(xué)模型、流體動(dòng)力學(xué)方程）以指導(dǎo)數(shù)據(jù)融合過程。再次，針對(duì)具體的科學(xué)目標(biāo)，如宇宙結(jié)構(gòu)形成、活動(dòng)星系核反饋?zhàn)饔?、恒星演化過程等，設(shè)計(jì)基于融合數(shù)據(jù)的分析算法。最后，開發(fā)一個(gè)演示性的多源數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)原型，支持用戶選擇不同數(shù)據(jù)集和模型進(jìn)行交互式分析。

預(yù)期成果：一個(gè)支持多源數(shù)據(jù)融合分析的平臺(tái)原型，一套用于天文數(shù)據(jù)融合分析的模型庫，以及基于融合數(shù)據(jù)獲得的高水平科學(xué)論文。

4.驅(qū)動(dòng)的天文觀測(cè)智能規(guī)劃方法研究：

具體研究問題：如何利用技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜天文觀測(cè)任務(wù)的高效、動(dòng)態(tài)規(guī)劃，以最大化科學(xué)產(chǎn)出，優(yōu)化資源利用？如何設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化環(huán)境和多目標(biāo)需求的觀測(cè)策略？

假設(shè)：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）或深度確定性策略梯度（DDPG）算法，可以構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化觀測(cè)規(guī)劃的系統(tǒng)，使其在滿足各種約束條件下，實(shí)現(xiàn)長期累積的科學(xué)效益最大化。

研究內(nèi)容：首先，建立高保真的天文觀測(cè)模擬環(huán)境，模擬包括望遠(yuǎn)鏡性能、目標(biāo)天體位置與亮度變化、觀測(cè)窗口限制、儀器切換時(shí)間、天氣影響等在內(nèi)的各種實(shí)際約束條件。其次，設(shè)計(jì)基于MARL的觀測(cè)規(guī)劃框架，其中每個(gè)智能體代表一個(gè)可同時(shí)觀測(cè)的資源（如望遠(yuǎn)鏡、探測(cè)器），通過協(xié)同學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的任務(wù)分配?；蛘?，研究基于DDPG的單一智能體規(guī)劃算法，學(xué)習(xí)在連續(xù)狀態(tài)空間下的最優(yōu)觀測(cè)動(dòng)作序列。重點(diǎn)研究如何將科學(xué)價(jià)值評(píng)估函數(shù)、資源消耗模型等顯式物理約束融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。再次，開發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)觀測(cè)反饋（如天氣變化、目標(biāo)亮度突變）動(dòng)態(tài)調(diào)整觀測(cè)計(jì)劃的在線學(xué)習(xí)算法。研究如何評(píng)估和比較不同規(guī)劃策略的科學(xué)效益和資源利用率。最后，將規(guī)劃算法與實(shí)際望遠(yuǎn)鏡控制軟件接口對(duì)接，進(jìn)行模擬或半實(shí)物仿真測(cè)試。

預(yù)期成果：一套高效、智能的天文觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃算法，相關(guān)算法論文，以及經(jīng)過模擬驗(yàn)證的觀測(cè)規(guī)劃策略，能夠顯著提升大型天文設(shè)施的觀測(cè)效率和科學(xué)產(chǎn)出。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、算法設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練、模擬實(shí)驗(yàn)與實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，按照明確的技術(shù)路線分階段推進(jìn)各項(xiàng)研究內(nèi)容，具體方法與技術(shù)路線如下：

研究方法與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：

1.基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)優(yōu)化模型研究：

*數(shù)據(jù)收集與分析：收集或生成包含不同大氣視寧度、望遠(yuǎn)鏡參數(shù)（如焦比、孔徑）和觀測(cè)波段（如可見光、紅外）下的天文像和對(duì)應(yīng)的波前傳感器數(shù)據(jù)（如傾斜角）。利用物理光學(xué)模擬軟件（如SOFA、Zemax）或基于的生成模型（如GAN）生成大規(guī)模、高逼真度的模擬數(shù)據(jù)集，覆蓋典型的觀測(cè)場(chǎng)景和極端條件。對(duì)收集到的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取關(guān)鍵特征，用于模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。

*實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)并比較不同類型的深度學(xué)習(xí)模型，包括基于PINN的模型（將物理波前傳播方程作為損失函數(shù)）和純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的CNN模型（如U-Net、ResNet變體）。通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如深度、寬度、卷積核大小）、損失函數(shù)（如L1/L2損失、對(duì)抗損失）、優(yōu)化器（如Adam、SGD）和訓(xùn)練策略（如學(xué)習(xí)率衰減、正則化方法）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。采用交叉驗(yàn)證和獨(dú)立的測(cè)試集評(píng)估模型的波前估計(jì)精度（如波前均方根誤差RMSE）和校正效率（如像處理時(shí)間）。進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)，分析模型各組成部分的有效性。

2.面向多波段天文數(shù)據(jù)的智能目標(biāo)識(shí)別與分類算法研究：

*數(shù)據(jù)收集與分析：構(gòu)建一個(gè)大規(guī)模、多模態(tài)、高維度的天文像數(shù)據(jù)集，包含來自不同巡天項(xiàng)目（如SDSS、Pan-STARRS、DES）、不同波段（U,B,V,R,I,g,r,i,z,Ks,1.4GHz等）的像，覆蓋數(shù)億至數(shù)十億天體。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、標(biāo)準(zhǔn)化、尺寸歸一化等。分析不同類型天體在多波段像中的特征差異，為模型設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

*實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)并比較不同CNN架構(gòu)及其改進(jìn)版本（如引入注意力機(jī)制、多尺度特征融合模塊）。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包括：在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（如CIFAR-10、ImageNet）上預(yù)訓(xùn)練模型，然后遷移學(xué)習(xí)至天文數(shù)據(jù)；設(shè)計(jì)針對(duì)天文數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略（如旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、噪聲模擬）。采用多標(biāo)簽分類框架處理同時(shí)屬于多個(gè)類別的天體。通過調(diào)整超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、批大小、正則化強(qiáng)度）和訓(xùn)練策略進(jìn)行優(yōu)化。使用精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC等指標(biāo)評(píng)估分類性能。進(jìn)行混淆矩陣分析，識(shí)別模型易混淆的天體類型。探索利用模型可視化技術(shù)（如Grad-CAM）解釋模型決策過程。

3.多源天文數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)研究：

*數(shù)據(jù)收集與分析：整合來自不同望遠(yuǎn)鏡（如HST、VLT、ALMA、Kepler、TESS）和不同項(xiàng)目（如Planck、Wiener3D）的多波段（電磁波、引力波等）、多類型（像、光譜、時(shí)序）天文數(shù)據(jù)。研究數(shù)據(jù)對(duì)齊、配準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)化方法，解決數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率不匹配、量綱差異等問題。分析不同數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)性和互補(bǔ)性，明確融合目標(biāo)。

*實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)并比較基于STGNN、VAE、以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如多任務(wù)學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）的融合模型。通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)、損失函數(shù)、融合策略（如早期融合、晚期融合、混合融合）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。利用公開的或自建的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（如模擬的宇宙結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、恒星演化數(shù)據(jù)）評(píng)估融合模型的性能。采用相關(guān)性分析、誤差分析、可視化方法評(píng)估融合效果。研究模型的可解釋性，嘗試?yán)斫馊诤虾髮W(xué)習(xí)到的物理信息。

4.驅(qū)動(dòng)的天文觀測(cè)智能規(guī)劃方法研究：

*數(shù)據(jù)收集與分析：構(gòu)建一個(gè)包含真實(shí)或模擬的望遠(yuǎn)鏡性能參數(shù)（效率、分辨率、FOV）、目標(biāo)天體數(shù)據(jù)庫（位置、亮度、變光曲線、觀測(cè)優(yōu)先級(jí)）、觀測(cè)日志（歷史觀測(cè)記錄、耗時(shí)）、天氣模型（云量、seeing）等信息的觀測(cè)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)庫。分析不同科學(xué)目標(biāo)對(duì)觀測(cè)資源的不同需求，以及觀測(cè)過程中的各種約束條件。

*實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于MARL（如MADDPG、QMIX）和DDPG（或其變種）的觀測(cè)規(guī)劃算法。搭建高保真的觀測(cè)模擬環(huán)境，用于算法訓(xùn)練和測(cè)試。定義清晰的狀態(tài)空間（包含當(dāng)前天體可見性、觀測(cè)資源狀態(tài)、任務(wù)隊(duì)列等）、動(dòng)作空間（包含可選的觀測(cè)目標(biāo)、觀測(cè)時(shí)長、儀器配置等）和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（量化科學(xué)價(jià)值、資源效率、任務(wù)完成度）。通過調(diào)整智能體數(shù)量、通信機(jī)制、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)、探索策略等進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。比較不同規(guī)劃策略與基準(zhǔn)策略（如固定優(yōu)先級(jí)、簡單貪婪策略）在模擬環(huán)境下的長期累積獎(jiǎng)勵(lì)、任務(wù)完成率、觀測(cè)效率等指標(biāo)。進(jìn)行敏感性分析，評(píng)估算法對(duì)不同參數(shù)變化的魯棒性。

數(shù)據(jù)收集策略：對(duì)于依賴真實(shí)數(shù)據(jù)的部分（特別是目標(biāo)識(shí)別、觀測(cè)規(guī)劃），將優(yōu)先利用公開的天文數(shù)據(jù)集（如SDSS、Ga、DES、KAGRA等）。對(duì)于需要特定條件的數(shù)據(jù)或難以獲取的真實(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)，將通過合作或申請(qǐng)資源的方式獲取。對(duì)于模擬數(shù)據(jù)，將基于成熟的物理模型和經(jīng)過驗(yàn)證的生成模型（如GAN）進(jìn)行大規(guī)模生成，確保模擬數(shù)據(jù)的逼真度和覆蓋性。所有數(shù)據(jù)的使用將遵循相關(guān)數(shù)據(jù)政策和倫理規(guī)范。

技術(shù)路線：

本項(xiàng)目的研究將遵循“理論探索-算法設(shè)計(jì)-模型訓(xùn)練-模擬驗(yàn)證-實(shí)際應(yīng)用探索”的技術(shù)路線，分階段實(shí)施：

第一階段：基礎(chǔ)研究與準(zhǔn)備（6個(gè)月）

1.深入調(diào)研國內(nèi)外最新研究進(jìn)展，明確本項(xiàng)目的技術(shù)難點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)。

2.組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，明確分工與協(xié)作機(jī)制。

3.收集、整理和預(yù)處理研究所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建模擬數(shù)據(jù)生成框架。

4.開展關(guān)鍵算法的理論分析與可行性研究，初步設(shè)計(jì)核心模型架構(gòu)。

5.完成研究方案細(xì)節(jié)的確認(rèn)和項(xiàng)目資源的初步配置。

第二階段：核心算法研發(fā)與模型構(gòu)建（18個(gè)月）

1.**自適應(yīng)光學(xué)模塊：**實(shí)現(xiàn)基于PINN或CNN的自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化模型，完成模型訓(xùn)練與初步測(cè)試。開發(fā)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化技術(shù)。

2.**目標(biāo)識(shí)別模塊：**實(shí)現(xiàn)基于改進(jìn)CNN和多模態(tài)融合的目標(biāo)識(shí)別算法，完成模型訓(xùn)練與初步測(cè)試。開發(fā)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型解釋技術(shù)。

3.**數(shù)據(jù)融合模塊：**實(shí)現(xiàn)基于STGNN或VAE的多源數(shù)據(jù)融合模型，完成模型訓(xùn)練與初步測(cè)試。開發(fā)數(shù)據(jù)對(duì)齊和融合效果評(píng)估技術(shù)。

4.**觀測(cè)規(guī)劃模塊：**實(shí)現(xiàn)基于MARL或DDPG的觀測(cè)規(guī)劃算法，構(gòu)建觀測(cè)模擬環(huán)境，完成算法訓(xùn)練與初步測(cè)試。開發(fā)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)和算法評(píng)估技術(shù)。

第三階段：系統(tǒng)集成、模擬驗(yàn)證與性能優(yōu)化（18個(gè)月）

1.將各模塊算法集成到統(tǒng)一的軟件平臺(tái)框架中。

2.在大規(guī)模模擬數(shù)據(jù)集和（若條件允許）部分真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行系統(tǒng)性的性能評(píng)估和驗(yàn)證。

3.根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)各個(gè)模塊的算法進(jìn)行迭代優(yōu)化和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

4.重點(diǎn)研究和優(yōu)化算法的可擴(kuò)展性、魯棒性和計(jì)算效率。

5.開展模塊間的協(xié)同工作測(cè)試，確保系統(tǒng)整體運(yùn)行流暢。

第四階段：成果總結(jié)與示范應(yīng)用（12個(gè)月）

1.對(duì)項(xiàng)目研究成果進(jìn)行系統(tǒng)性總結(jié)，撰寫高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文和研究報(bào)告。

2.開發(fā)演示性的軟件原型或工具包，展示技術(shù)在天文觀測(cè)中的實(shí)際應(yīng)用效果。

3.嘗試將部分成熟的技術(shù)或算法應(yīng)用于實(shí)際的天文觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃或數(shù)據(jù)處理流程中，進(jìn)行小范圍示范應(yīng)用。

4.項(xiàng)目成果交流會(huì)，與國內(nèi)外同行進(jìn)行學(xué)術(shù)交流與合作。

5.完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，提交最終研究成果。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目旨在通過深度融合技術(shù)于天文觀測(cè)全鏈條，實(shí)現(xiàn)觀測(cè)能力與科學(xué)發(fā)現(xiàn)的突破。其創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下理論、方法與應(yīng)用層面：

1.理論創(chuàng)新：構(gòu)建融合物理先驗(yàn)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合智能模型框架。本項(xiàng)目不局限于純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的黑箱模型，而是積極探索將天體物理的基本定律、過程機(jī)制（如波前傳播、恒星演化、引力相互作用等）顯式或隱式地融入模型的理論與方法。例如，在自適應(yīng)光學(xué)研究中，不僅采用PINN來約束物理方程，還將深入探索如何將大氣模型、望遠(yuǎn)鏡光學(xué)特性等更細(xì)致的物理參數(shù)動(dòng)態(tài)地整合進(jìn)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或損失函數(shù)中，形成物理約束更強(qiáng)的混合模型。在多源數(shù)據(jù)融合方面，將研究如何將宇宙學(xué)距離、膨脹速率、引力透鏡等物理約束編碼為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊權(quán)重或節(jié)點(diǎn)特征，或者作為VAE變分推斷過程中的指導(dǎo)信息，從而提升融合結(jié)果的物理合理性和預(yù)測(cè)能力。這種理論層面的創(chuàng)新旨在克服純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的可解釋性差和泛化能力不足的問題，使模型能更好地模擬復(fù)雜的天文物理過程，產(chǎn)出更具科學(xué)價(jià)值的、可信賴的觀測(cè)結(jié)果。

2.方法創(chuàng)新：提出面向極端天文觀測(cè)環(huán)境的魯棒算法與可解釋性方法。本項(xiàng)目針對(duì)天文觀測(cè)中普遍存在的數(shù)據(jù)稀疏、高維度、強(qiáng)噪聲、非平穩(wěn)等極端特性，開發(fā)創(chuàng)新的處理方法。在自適應(yīng)光學(xué)方面，將研究能夠適應(yīng)極低信噪比、強(qiáng)空間/時(shí)間相關(guān)性噪聲的模型，以及能夠處理大氣非理想狀態(tài)（如湍流剪切、閃爍）的動(dòng)態(tài)建模方法。在目標(biāo)識(shí)別方面，將探索結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模天體空間關(guān)聯(lián)性的方法，以處理復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)識(shí)別與分選問題。在觀測(cè)規(guī)劃方面，將研究能夠處理大規(guī)模并發(fā)任務(wù)、動(dòng)態(tài)環(huán)境變化、多目標(biāo)優(yōu)先級(jí)沖突的分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。此外，鑒于天文發(fā)現(xiàn)的科學(xué)價(jià)值高度依賴于結(jié)果的可信度，本項(xiàng)目將系統(tǒng)性地引入可解釋（X）技術(shù)，如LIME、SHAP、SaliencyMaps等，用于解釋模型在自適應(yīng)光學(xué)波前估計(jì)、目標(biāo)分類、數(shù)據(jù)融合結(jié)果中的決策依據(jù)，增強(qiáng)模型的可信度，為天文學(xué)家的后續(xù)深入研究提供可靠支撐。這些方法上的創(chuàng)新旨在提升技術(shù)在極端、復(fù)雜天文觀測(cè)環(huán)境下的適用性和可靠性。

3.應(yīng)用創(chuàng)新：打造集成化、智能化的輔助天文觀測(cè)系統(tǒng)原型與應(yīng)用示范。本項(xiàng)目不僅關(guān)注算法層面的創(chuàng)新，更強(qiáng)調(diào)技術(shù)的集成與應(yīng)用落地。將致力于構(gòu)建一個(gè)能夠連接模型與實(shí)際觀測(cè)控制流程的中間件或平臺(tái)框架。例如，在自適應(yīng)光學(xué)模塊，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)模型與望遠(yuǎn)鏡波前傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互和閉環(huán)控制；在目標(biāo)識(shí)別模塊，目標(biāo)是開發(fā)能夠嵌入到大型巡天數(shù)據(jù)處理流水線中的自動(dòng)化目標(biāo)分類與分類器更新工具；在數(shù)據(jù)融合模塊，目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在線融合與可視化分析的原型系統(tǒng)；在觀測(cè)規(guī)劃模塊，目標(biāo)是開發(fā)能夠與望遠(yuǎn)鏡調(diào)度系統(tǒng)接口的輔助任務(wù)規(guī)劃工具。這種應(yīng)用層面的創(chuàng)新旨在打破技術(shù)與實(shí)際觀測(cè)應(yīng)用之間的壁壘，將前沿的算法轉(zhuǎn)化為可直接提升觀測(cè)效率和科學(xué)產(chǎn)出的實(shí)用工具，并為未來大型綜合巡天設(shè)施（如ELT、SKA）的智能化運(yùn)行提供關(guān)鍵支撐。通過開發(fā)集成化的系統(tǒng)原型，并進(jìn)行實(shí)際觀測(cè)場(chǎng)景的應(yīng)用示范，將有力推動(dòng)技術(shù)在天文學(xué)領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。

4.跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新：推動(dòng)天文學(xué)與領(lǐng)域的深度交叉與協(xié)同發(fā)展。本項(xiàng)目本身就是天文學(xué)與兩個(gè)前沿領(lǐng)域深度交叉的產(chǎn)物，其創(chuàng)新性還體現(xiàn)在促進(jìn)這種跨學(xué)科的協(xié)同發(fā)展上。項(xiàng)目將吸引和培養(yǎng)一批既懂天體物理又掌握技術(shù)的復(fù)合型人才，建立跨學(xué)科的研究團(tuán)隊(duì)和合作機(jī)制。通過項(xiàng)目實(shí)施，將促進(jìn)天文領(lǐng)域提出更具挑戰(zhàn)性、更需賦能的科學(xué)問題，同時(shí)也推動(dòng)技術(shù)在天文場(chǎng)景下的理論創(chuàng)新和應(yīng)用拓展。項(xiàng)目的研究成果和開發(fā)的技術(shù)平臺(tái)，將向國內(nèi)外天文學(xué)界和學(xué)界開放，促進(jìn)知識(shí)共享和技術(shù)交流，形成良好的跨學(xué)科研究生態(tài)。這種跨領(lǐng)域的融合創(chuàng)新，將為解決天文學(xué)面臨的重大科學(xué)挑戰(zhàn)提供新的范式和強(qiáng)大的技術(shù)引擎，同時(shí)也將豐富和發(fā)展的理論體系和應(yīng)用領(lǐng)域。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)性的研究，推動(dòng)技術(shù)在天文觀測(cè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，預(yù)期取得一系列具有理論和實(shí)踐價(jià)值的成果。

1.理論貢獻(xiàn)：

*建立一套融合物理先驗(yàn)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合智能模型理論體系。項(xiàng)目預(yù)期在自適應(yīng)光學(xué)、多源數(shù)據(jù)融合等領(lǐng)域，提出有效的物理約束深度學(xué)習(xí)框架和算法，闡明物理知識(shí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)如何協(xié)同提升模型性能和泛化能力。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，系統(tǒng)闡述混合模型的設(shè)計(jì)原理、理論性質(zhì)及其在天文觀測(cè)中的優(yōu)勢(shì)，為解決復(fù)雜科學(xué)問題提供新的理論視角和方法論。

*深化對(duì)天文數(shù)據(jù)復(fù)雜性的理解和模型適用性的認(rèn)知。通過對(duì)海量、高維、強(qiáng)噪聲天文數(shù)據(jù)的處理，預(yù)期揭示數(shù)據(jù)中隱藏的復(fù)雜時(shí)空模式和物理關(guān)聯(lián)，同時(shí)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有算法在天文場(chǎng)景下的局限性。這將推動(dòng)天文學(xué)數(shù)據(jù)處理理論的發(fā)展，并為算法的改進(jìn)提供方向。預(yù)期形成關(guān)于天文數(shù)據(jù)特性與技術(shù)匹配性的研究報(bào)告和綜述，為后續(xù)研究提供指導(dǎo)。

*探索模型可解釋性在天文學(xué)中的應(yīng)用新范式。項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)并驗(yàn)證適用于復(fù)雜天文模型的可解釋性方法，為天文學(xué)家理解模型決策、驗(yàn)證科學(xué)發(fā)現(xiàn)提供有力工具。預(yù)期發(fā)表關(guān)于可解釋性方法在天文領(lǐng)域應(yīng)用的論文，并形成一套可供天文學(xué)界使用的模型解釋指南或工具集，提升結(jié)果的可信度和接受度。

2.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：

*開發(fā)出一系列高性能、可實(shí)用的算法模塊與軟件工具。項(xiàng)目預(yù)期完成基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化模型、智能目標(biāo)識(shí)別與分類算法庫、多源數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)原型、驅(qū)動(dòng)的觀測(cè)規(guī)劃系統(tǒng)等核心模塊的研發(fā)，并提供相應(yīng)的軟件代碼和文檔。這些工具將具備一定的通用性和可擴(kuò)展性，能夠被國內(nèi)外的天文研究機(jī)構(gòu)和應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊(duì)參考和使用。

*顯著提升地面望遠(yuǎn)鏡的成像質(zhì)量和觀測(cè)效率?；陧?xiàng)目研發(fā)的自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化模型，預(yù)期能夠使地面望遠(yuǎn)鏡的成像質(zhì)量接近甚至達(dá)到衍射極限，并將像處理時(shí)間縮短顯著。基于的智能觀測(cè)規(guī)劃系統(tǒng)，預(yù)期能夠有效優(yōu)化觀測(cè)資源配置，提高關(guān)鍵科學(xué)目標(biāo)的觀測(cè)完成率和整體科學(xué)產(chǎn)出效率，為大型天文設(shè)施帶來直接的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

*加速天文大數(shù)據(jù)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程。項(xiàng)目研發(fā)的多源數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)和智能目標(biāo)識(shí)別工具，將能夠處理和分析前所未有的海量天文數(shù)據(jù)，幫助天文學(xué)家更快速、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)新天體、揭示宇宙結(jié)構(gòu)奧秘、理解復(fù)雜天文現(xiàn)象。預(yù)期通過應(yīng)用這些工具，產(chǎn)生一批具有國際影響力的高水平科學(xué)研究成果，發(fā)表在頂級(jí)天文學(xué)期刊上。

*培養(yǎng)一批掌握技術(shù)的新型天文人才，推動(dòng)學(xué)科交叉融合。項(xiàng)目執(zhí)行過程中，將培養(yǎng)一批既懂天體物理又掌握技術(shù)的青年研究人員，形成跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)。項(xiàng)目的研究成果和開發(fā)的技術(shù)平臺(tái)，將通過學(xué)術(shù)會(huì)議、開放日、代碼共享等方式進(jìn)行推廣，促進(jìn)天文學(xué)與領(lǐng)域的知識(shí)交流和技術(shù)合作，為我國天文事業(yè)和產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展奠定人才和技術(shù)基礎(chǔ)。

*為未來大型科學(xué)設(shè)施提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。本項(xiàng)目的研究成果和經(jīng)驗(yàn)，將為下一代大型望遠(yuǎn)鏡（如30米級(jí)望遠(yuǎn)鏡、SKA）和空間望遠(yuǎn)鏡的智能化運(yùn)行提供關(guān)鍵技術(shù)儲(chǔ)備和解決方案。通過本項(xiàng)目，探索形成的賦能天文觀測(cè)的新模式和新方法，將有助于構(gòu)建更加智能、高效、自主的天文觀測(cè)系統(tǒng)，推動(dòng)天文科學(xué)邁向新的發(fā)展階段。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為五年，將按照研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理策略如下：

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

項(xiàng)目總體分為五個(gè)階段，每個(gè)階段包含若干具體任務(wù)，并設(shè)定明確的完成時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

第一階段：基礎(chǔ)研究與準(zhǔn)備（第1-6個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確各成員分工（理論分析、算法設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練、模擬實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析、項(xiàng)目管理等）。

*深入調(diào)研國內(nèi)外最新研究進(jìn)展，完成文獻(xiàn)綜述和項(xiàng)目可行性分析報(bào)告。

*收集、整理和預(yù)處理研究所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建模擬數(shù)據(jù)生成框架。

*開展關(guān)鍵算法的理論分析與可行性研究，初步設(shè)計(jì)核心模型架構(gòu)。

*完成研究方案細(xì)節(jié)的確認(rèn)，制定詳細(xì)的技術(shù)路線和人員培訓(xùn)計(jì)劃。

*完成項(xiàng)目所需資源的申請(qǐng)與配置（計(jì)算資源、數(shù)據(jù)資源、合作資源等）。

*進(jìn)度安排：

*第1-2個(gè)月：團(tuán)隊(duì)組建與分工，文獻(xiàn)調(diào)研與可行性分析。

*第3-4個(gè)月：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，模擬數(shù)據(jù)框架搭建。

*第5個(gè)月：關(guān)鍵算法理論分析與初步模型設(shè)計(jì)。

*第6個(gè)月：研究方案細(xì)節(jié)確認(rèn)，技術(shù)路線與培訓(xùn)計(jì)劃制定，資源配置完成。

第二階段：核心算法研發(fā)與模型構(gòu)建（第7-30個(gè)月）

*任務(wù)分配：

***自適應(yīng)光學(xué)模塊：**實(shí)現(xiàn)基于PINN或CNN的自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化模型，開發(fā)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化技術(shù)。

***目標(biāo)識(shí)別模塊：**實(shí)現(xiàn)基于改進(jìn)CNN和多模態(tài)融合的目標(biāo)識(shí)別算法，開發(fā)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型解釋技術(shù)。

***數(shù)據(jù)融合模塊：**實(shí)現(xiàn)基于STGNN或VAE的多源數(shù)據(jù)融合模型，開發(fā)數(shù)據(jù)對(duì)齊和融合效果評(píng)估技術(shù)。

***觀測(cè)規(guī)劃模塊：**實(shí)現(xiàn)基于MARL或DDPG的觀測(cè)規(guī)劃算法，構(gòu)建觀測(cè)模擬環(huán)境，開發(fā)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)和算法評(píng)估技術(shù)。

*定期進(jìn)行內(nèi)部技術(shù)交流與評(píng)審，協(xié)調(diào)各模塊研發(fā)進(jìn)度。

*進(jìn)度安排：

*第7-12個(gè)月：自適應(yīng)光學(xué)模型實(shí)現(xiàn)與初步測(cè)試，目標(biāo)識(shí)別模型架構(gòu)設(shè)計(jì)。

*第13-18個(gè)月：自適應(yīng)光學(xué)模型深入優(yōu)化與測(cè)試，目標(biāo)識(shí)別模型實(shí)現(xiàn)與初步測(cè)試。

*第19-24個(gè)月：數(shù)據(jù)融合模型實(shí)現(xiàn)與初步測(cè)試，觀測(cè)規(guī)劃算法框架搭建。

*第25-30個(gè)月：目標(biāo)識(shí)別模型深入優(yōu)化與測(cè)試，數(shù)據(jù)融合模型深入優(yōu)化與測(cè)試，觀測(cè)規(guī)劃算法實(shí)現(xiàn)與初步測(cè)試。

第三階段：系統(tǒng)集成、模擬驗(yàn)證與性能優(yōu)化（第31-54個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*將各模塊算法集成到統(tǒng)一的軟件平臺(tái)框架中。

*在大規(guī)模模擬數(shù)據(jù)集和（若條件允許）部分真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行系統(tǒng)性的性能評(píng)估和驗(yàn)證。

*根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)各個(gè)模塊的算法進(jìn)行迭代優(yōu)化和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*重點(diǎn)研究和優(yōu)化算法的可擴(kuò)展性、魯棒性和計(jì)算效率。

*開展模塊間的協(xié)同工作測(cè)試，確保系統(tǒng)整體運(yùn)行流暢。

*進(jìn)行中期項(xiàng)目總結(jié)與評(píng)估。

*進(jìn)度安排：

*第31-36個(gè)月：系統(tǒng)集成框架搭建，各模塊初步集成與測(cè)試。

*第37-42個(gè)月：系統(tǒng)在模擬數(shù)據(jù)集上的全面測(cè)試與性能評(píng)估。

*第43-48個(gè)月：根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行算法迭代優(yōu)化，系統(tǒng)性能優(yōu)化。

*第49-54個(gè)月：模塊間協(xié)同工作測(cè)試，系統(tǒng)整體優(yōu)化，中期項(xiàng)目總結(jié)評(píng)估。

第四階段：成果總結(jié)與示范應(yīng)用（第55-66個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*對(duì)項(xiàng)目研究成果進(jìn)行系統(tǒng)性總結(jié)，撰寫高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文和研究報(bào)告。

*開發(fā)演示性的軟件原型或工具包，展示技術(shù)在天文觀測(cè)中的實(shí)際應(yīng)用效果。

*嘗試將部分成熟的技術(shù)或算法應(yīng)用于實(shí)際的天文觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃或數(shù)據(jù)處理流程中，進(jìn)行小范圍示范應(yīng)用。

*項(xiàng)目成果交流會(huì)，與國內(nèi)外同行進(jìn)行學(xué)術(shù)交流與合作。

*完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，提交最終研究成果。

*進(jìn)度安排：

*第55-58個(gè)月：項(xiàng)目研究成果系統(tǒng)性總結(jié)，開始撰寫學(xué)術(shù)論文。

*第59-62個(gè)月：開發(fā)演示性軟件原型，進(jìn)行小范圍示范應(yīng)用。

*第63-64個(gè)月：項(xiàng)目成果交流會(huì)，完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告撰寫。

*第65-66個(gè)月：項(xiàng)目結(jié)題驗(yàn)收準(zhǔn)備與總結(jié)。

第五階段：項(xiàng)目驗(yàn)收與成果推廣（第67-72個(gè)月）

*任務(wù)分配：

*完成項(xiàng)目最終驗(yàn)收，提交所有項(xiàng)目文檔和成果資料。

*推動(dòng)項(xiàng)目成果的進(jìn)一步應(yīng)用與轉(zhuǎn)化，探索與相關(guān)機(jī)構(gòu)合作建立示范應(yīng)用基地。

*整理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，形成研究工作報(bào)告和技術(shù)文檔，供后續(xù)研究和應(yīng)用參考。

*進(jìn)度安排：

*第67-70個(gè)月：項(xiàng)目最終驗(yàn)收準(zhǔn)備與提交。

*第71-72個(gè)月：成果推廣與轉(zhuǎn)化，項(xiàng)目資料歸檔與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目涉及跨學(xué)科研究和復(fù)雜技術(shù)挑戰(zhàn)，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略：

*技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：模型訓(xùn)練難度大，收斂慢，性能不達(dá)標(biāo)；模擬數(shù)據(jù)與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的差異導(dǎo)致模型泛化能力不足；關(guān)鍵算法創(chuàng)新性不足，難以突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸。

*應(yīng)對(duì)策略：采用先進(jìn)的模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練技巧（如遷移學(xué)習(xí)、對(duì)抗訓(xùn)練、正則化方法）；建立完善的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略和驗(yàn)證機(jī)制；加強(qiáng)與國內(nèi)外頂尖研究機(jī)構(gòu)的合作，引入外部專家指導(dǎo)；設(shè)置多個(gè)技術(shù)路線備選方案，進(jìn)行并行研究；增加研發(fā)投入，保障充足的計(jì)算資源和實(shí)驗(yàn)時(shí)間。

*數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：所需天文數(shù)據(jù)獲取困難，數(shù)據(jù)質(zhì)量不滿足研究需求；數(shù)據(jù)隱私與保密性問題；數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高，難以獲得足夠的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)。

*應(yīng)對(duì)策略：提前制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)獲取計(jì)劃，與數(shù)據(jù)所有方建立良好合作關(guān)系；嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)使用協(xié)議和保密規(guī)定，確保數(shù)據(jù)安全；探索半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等降低對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴；利用模擬數(shù)據(jù)補(bǔ)充真實(shí)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)多樣性；開發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工具，提升數(shù)據(jù)可用性。

*團(tuán)隊(duì)風(fēng)險(xiǎn)：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：團(tuán)隊(duì)成員跨學(xué)科背景差異大，協(xié)作效率不高；核心研究人員流動(dòng)性大；團(tuán)隊(duì)成員對(duì)技術(shù)或天文領(lǐng)域知識(shí)掌握不足。

*應(yīng)對(duì)策略：建立跨學(xué)科培訓(xùn)機(jī)制，提升團(tuán)隊(duì)成員的綜合素質(zhì)和協(xié)作能力；明確項(xiàng)目管理和溝通機(jī)制，定期召開項(xiàng)目會(huì)議，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)凝聚力；提供有競爭力的研究條件和激勵(lì)機(jī)制，穩(wěn)定核心團(tuán)隊(duì)；積極引進(jìn)和培養(yǎng)既懂又懂天文的復(fù)合型人才。

*經(jīng)費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算不足，難以支持長期研發(fā)所需的高昂計(jì)算成本；經(jīng)費(fèi)使用效率不高，存在超支風(fēng)險(xiǎn)。

*應(yīng)對(duì)策略：科學(xué)編制項(xiàng)目預(yù)算，合理規(guī)劃經(jīng)費(fèi)使用；建立嚴(yán)格的財(cái)務(wù)管理制度，加強(qiáng)經(jīng)費(fèi)使用的監(jiān)督和評(píng)估；積極申請(qǐng)各類科研基金和項(xiàng)目支持；探索與產(chǎn)業(yè)界合作，尋求經(jīng)費(fèi)補(bǔ)充來源；優(yōu)化資源配置，提高經(jīng)費(fèi)使用效益。

*應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：

*風(fēng)險(xiǎn)描述：研究成果與實(shí)際觀測(cè)需求脫節(jié)，難以落地應(yīng)用；天文觀測(cè)設(shè)備更新?lián)Q代快，研究成果難以兼容新設(shè)備；用戶（天文學(xué)家）接受度和操作培訓(xùn)不足。

*應(yīng)對(duì)策略：深入調(diào)研天文觀測(cè)的實(shí)際需求和痛點(diǎn)問題，確保研究方向與觀測(cè)實(shí)踐緊密結(jié)合；加強(qiáng)與望遠(yuǎn)鏡運(yùn)營商和用戶的溝通，及時(shí)了解設(shè)備發(fā)展動(dòng)態(tài)，確保研究成果的兼容性和可擴(kuò)展性；開發(fā)用戶友好的操作界面和培訓(xùn)材料，降低應(yīng)用門檻；建立成果轉(zhuǎn)化機(jī)制，推動(dòng)研究成果向?qū)嶋H應(yīng)用轉(zhuǎn)化。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略的實(shí)施，將最大限度地降低項(xiàng)目實(shí)施過程中的不確定性，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自中國科學(xué)院國家天文臺(tái)、北京大學(xué)、清華大學(xué)等機(jī)構(gòu)的頂尖專家學(xué)者和青年骨干組成，涵蓋了天體物理、光學(xué)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、）、數(shù)據(jù)分析、天文觀測(cè)與儀器等多元學(xué)科領(lǐng)域，形成了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、結(jié)構(gòu)合理的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)。團(tuán)隊(duì)成員均具有豐富的科研經(jīng)歷和深厚的專業(yè)積淀，在各自領(lǐng)域取得了顯著的研究成果，具備完成本項(xiàng)目目標(biāo)所需的學(xué)術(shù)造詣和技術(shù)能力。

1.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景、研究經(jīng)驗(yàn)：

*項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明，中國科學(xué)院國家天文臺(tái)研究員，博士生導(dǎo)師。長期從事天文觀測(cè)數(shù)據(jù)處理和儀器研發(fā)工作，在天文像處理、自適應(yīng)光學(xué)、望遠(yuǎn)鏡控制系統(tǒng)等領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)研究”，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，其中SCI收錄30余篇，曾獲國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。具備深厚的天文觀測(cè)背景和技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，熟悉大型天文設(shè)施的運(yùn)行管理。

*技術(shù)負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)，北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授，IEEEFellow。在機(jī)器學(xué)習(xí)和領(lǐng)域具有國際領(lǐng)先的研究水平，主持多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目，在復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)識(shí)別、像處理和數(shù)據(jù)分析方面取得突破性進(jìn)展。在頂級(jí)期刊和會(huì)議上發(fā)表論文100余篇，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。負(fù)責(zé)項(xiàng)目算法框架設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練與優(yōu)化等核心技術(shù)研發(fā)工作。

*數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人：王莉，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年會(huì)士。專注于天文大數(shù)據(jù)分析與挖掘，在時(shí)空數(shù)據(jù)處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可解釋等領(lǐng)域取得系列成果。曾參與歐洲極大望遠(yuǎn)鏡（ELT）數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)，發(fā)表IEEETransactions系列期刊論文20余篇。負(fù)責(zé)項(xiàng)目數(shù)據(jù)預(yù)處理、融合分析平臺(tái)搭建、科學(xué)結(jié)果解釋等工作。

*天文觀測(cè)與儀器負(fù)責(zé)人：趙偉，中國科學(xué)院國家天文臺(tái)副臺(tái)長，中國天文學(xué)會(huì)常務(wù)理事。長期從事大型光學(xué)望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)設(shè)計(jì)和觀測(cè)應(yīng)用工作，在天文儀器研發(fā)、望遠(yuǎn)鏡控制、觀測(cè)策略制定等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。主導(dǎo)完成多個(gè)大型天文設(shè)施的建設(shè)和運(yùn)行，發(fā)表天文學(xué)領(lǐng)域高水平論文40余篇，曾獲國家杰出青年科學(xué)基金資助。負(fù)責(zé)項(xiàng)目與實(shí)際觀測(cè)環(huán)境的結(jié)合，包括模擬數(shù)據(jù)生成、觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃需求的提出、研究成果在真實(shí)觀測(cè)中的應(yīng)用驗(yàn)證等。

*青年骨干：劉洋，中國科學(xué)院國家天文臺(tái)助理研究員。專注于基于的天文像處理和數(shù)據(jù)分析，在國際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表多篇論文，在自適應(yīng)光學(xué)模型、多源數(shù)據(jù)融合分析等方面取得顯著進(jìn)展。負(fù)責(zé)項(xiàng)目具體算法的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試，參與模型訓(xùn)練、模擬實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)處理等工作。

*青年骨干：陳浩，北京大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士，研究方向?yàn)榭山忉?。致力于將技術(shù)應(yīng)用于天文觀測(cè)領(lǐng)域，在目標(biāo)識(shí)別可解釋性、天文數(shù)據(jù)處理流程自動(dòng)化方面取得初步成果。負(fù)責(zé)項(xiàng)目模型的可解釋性研究，開發(fā)模型解釋工具，為天文學(xué)家提供可靠的模型決策依據(jù)。

*青年骨干：孫悅，清華大學(xué)物理系博士，研究方向?yàn)闀r(shí)空數(shù)據(jù)分析。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探索宇宙大尺度結(jié)構(gòu)和星系形成機(jī)制，發(fā)表Natur