“中国天眼”冲击新目标 亟须技术攻关

理论上，FAST的探测能力接近可视宇宙的边缘。调试两年来，FAST的卓越表现，引人无限遐想：未来，FAST有无可能冲出银河系寻找新星？FAST有无可能产生一些诺奖级别的科学成果？这一切，取决于FAST能否把性能调到最好，以及是否拥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科院国家天文台了解到，科学家团队正在开展技术攻关，以期为FAST下一步的科学探测扫除障碍。

寻找银河系外新星，是长远目标

“我和世界上很多科学家都非常期待FAST开始观测宇宙中不同的星体，它将有能力观测到宇宙大爆炸时期的信号，探测能力几乎能够接近到整个宇宙起源。它将发现我们从未见过的事物。”这是平方公里阵列射电望远镜组织总干事菲利普·戴蒙德对于FAST所寄予的厚望。

500米的大口径，成就了FAST这个观天巨眼。理论上说，FAST能够接收到137亿光年以外的电磁信号，这个距离接近于可视宇宙的边缘，更将人类的深空探测能力提升到了前所未有的高度。

调试两年来，FAST的“牛刀小试”让外界惊艳。它首次发现的毫秒脉冲星，是至今人类发现的射电流量最弱的高能毫秒脉冲星之一，美国阿雷西博等国际大型射电望远镜曾多次搜索，却始终难觅其踪。

科学家预测，FAST在未来有希望找到4000颗脉冲星。而在脉冲星被发现后的几十年间，人类也仅仅探测到了2700多颗而已。

深空狩猎，驻守科学家特别希望FAST能够冲出银河系寻找新星，特别是快速旋转、密度极高的脉冲星。如果FAST能捕获河外星系脉冲星，将在国际上具有开创性的意义。为此，FAST工程的技术团队已经开始着手准备，最早可能在明年进行探测。

中科院国家天文台FAST工程调试组成员卢吉光表示，脉冲星的科学意义不仅在于研究它本身，它还能作为研究其它天体的探针。如果能够找到河外脉冲星，就能用它们来研究星系际介质的属性。在使用脉冲星测时阵探测遥远天体发出的引力波时，也就相当于拥有了更长的干涉臂。

“FAST最大的优势在于它的高灵敏度，十分适合用于研究脉冲星的单脉冲，从这些单脉冲的细节中就可以推断出脉冲星的辐射机理，从而进一步限制脉冲星的物态，并推动其他相关科学。”卢吉光说。

技术攻关为科学探测“扫除障碍”

未来，FAST将覆盖当今射电天文的主流热点方向和科学目标：巡视宇宙中的中性氢，以探索宇宙起源和演化；观测脉冲星、探测星际分子，甚至还可以搜寻地球外生命……随着FAST的正式投用，各国科学家将相继共享使用，除了可能给中国天文学带来一个“黄金时代”外，也有望诞生一些重要的原创科学成果。

中科院国家天文台FAST工程总工程师姜鹏介绍，射电天文学是天文学的前沿分支，射电天文观测产生了近一半的天文相关的诺贝尔物理学奖。特别是在最热的脉冲星领域，已经诞生了两项诺贝尔奖。FAST预期将发现双倍于人类已知数量的脉冲星，尤其是特殊品种的脉冲星，极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，这一切，取决于FAST能否把性能调到最好，以及是否拥有出色的数据处理能力。

面对19波束投用后产生的海量数据挑战，FAST团队在存储和计算能力上感到很“吃力”，数据堆积的危险也步步紧逼。不过，FAST与中国电信联手建设的数据中心即将投入使用，科学家团队也正在开展技术攻关，力图为FAST下一步的科学探索扫除障碍。

“目前，因每天接收的数据量增加了数十倍，需要解决传输、存储和加速等问题。”贵州省政协原副主席、贵州师范大学副校长谢晓尧说。现在19个波速接收的数据为38G/秒，每年要接收96P，经过处理，大概要达到10P—15P。这么大的数据量，不及时计算就是数据垃圾。所以，技术攻关显得非常迫切。

超级数据给贵州带来挑战和机遇

除了科学产出，未来30年，FAST的数据量将超过10EB，完全计算处理需要新技术的发展。一方面，超级数据将推动天文科研由假设驱动转向数据驱动，过去是“应该设计什么样的实验来验证这个假设”，现在则是“从这些数据中能分析出来什么，如果把其他数据融合，又能够发现什么”。另一方面，贵州大数据也因此面临不少挑战。

“超级巡天数据给贵州在技术和人才上带来前所未有的挑战。”按照谢晓尧的说法，在FAST数据采集、传输、存储和分析等方面，贵州需要在先行先试上取得突破。当然，这样的数据“富矿”，也有助于贵州培养和吸引大数据处理和分析方面的科研型和应用型人才，超算领域由此取得重大突破也并非不可能。

目前，贵州省正在以此为契机，筹建国家超算贵安中心和贵州科学数据中心。下一步，贵州省将发布技术榜单，组织全国乃至全球科学家针对超级数据的储存、传输、处理能力进行挑战，以提升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的引领下，贵州已初步构建起了天文科研矩阵。中国科学院FAST重点实验室、FAST早期科学数据中心、贵州省射电天文数据处理重点实验室、贵州省信息与计算科学重点实验室等科研机构，吸引了一大批高水准科研人员，这些都为FAST提供了有力的人才支撑。