AI在天文学研究中的应用【演示文档课件】

20XX/XX/XXAI在天文学研究中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

天文学与AI的融合背景02

AI在星系演化研究中的应用03

AI在引力波探测中的应用04

AI在天体图像与信号处理中的应用CONTENTS目录05

AI在宇宙模拟与理论研究中的应用06

典型应用案例分析07

AI在天文学应用的挑战与对策08

未来发展趋势与展望天文学与AI的融合背景01天文学大数据时代的挑战

01数据爆炸式增长与处理效率瓶颈现代天文观测已进入大数据时代，大型巡天望远镜如LSST每晚将产生15TB图像数据，SKA建成后每年数据量将超500PB，传统人工分析方法难以应对如此庞大的数据规模。

02数据质量与标注难题天文数据常存在噪声、缺失值等问题，且大多数数据缺乏高质量标注样本，如星系分类等任务依赖大量标注数据，获取成本高、耗时长，制约模型训练效果。

03模型可解释性与科学验证困境AI模型尤其是深度学习模型的"黑箱"特性，使得其决策过程难以追溯和解释，天文学家难以完全信任模型输出结果，且模型结果需符合物理定律等科学原理，验证难度大。

04计算资源与跨学科协作挑战训练和运行处理PB级数据的AI模型需要庞大的GPU集群支撑，前期投入与维护成本高昂，多数中小科研机构难以承受；同时，天文学与AI领域复合型人才稀缺，跨学科协作存在沟通障碍，影响研究进展。AI技术赋能天文研究的必然性

天文数据爆炸式增长的挑战现代天文观测已进入大数据时代，大型巡天望远镜如LSST每晚将产生15TB图像数据，SKA建成后每年将产生超500PB数据，传统人工分析方法面临效率瓶颈。传统数据处理方法的局限性传统方法依赖人工目视判断和简单统计分析，处理海量数据耗时且易遗漏微弱信号，例如中性碳吸收体等稀少信号的搜寻，传统方法假信号多、效率低。天文现象的复杂性与瞬态性需求宇宙现象具有高度复杂性和瞬态性，如超新星爆发、快速射电暴等事件瞬息即逝，需要实时高效的处理和识别能力，AI能快速捕捉并分析这些罕见事件。AI技术自身优势的驱动AI具备强大的海量数据处理、模式识别、特征提取能力，能显著提升效率，如星系分类、引力波信号识别等任务中，AI处理速度和准确性远超传统方法。AI与天文学交叉研究的意义

突破传统研究瓶颈，提升数据处理效率现代天文观测进入大数据时代，如SKA望远镜每年将产生超500PB数据，传统人工分析难以应对。AI技术可高效处理海量数据，例如日本理化学研究所团队利用AI将星系十亿年演化模拟时间从36年缩短至115天，效率提升300倍以上。

赋能弱信号探测与新现象发现AI能够从噪声中精准识别微弱信号，助力发现罕见天文现象。中国科学院上海天文台团队运用深度学习方法，在斯隆巡天三期数据中发现107例宇宙早期星系中性碳吸收体，样本数为此前最大样本数的近两倍，并探测到更多微弱信号。

推动理论创新与宇宙认知深化AI通过模式识别和模拟加速，为检验宇宙理论提供新工具。例如，AI驱动的高精度星系模拟揭示了超新星爆发频率与恒星形成活动的时空关联，挑战了现有星系形成演化模型，帮助人类更深入理解宇宙的起源与演化。

促进跨学科融合与科研范式革新AI与天文学的结合推动了计算机科学、物理学等多学科交叉，形成数据驱动的新型科研范式。如OneAstronomy天文大模型、“金乌”太阳模型等成果，不仅提升了复杂天文问题的推理能力，也为构建智能科研生态系统、实现观测-分析-验证闭环奠定基础。AI在星系演化研究中的应用02星系演化研究的传统方法瓶颈

海量数据处理效率低下现代望远镜如SKA每年将产生超500PB数据，传统人工分析需耗费数年，难以应对数据爆炸式增长。

模拟精度与计算成本矛盾传统数值模拟受限于计算能力，多采用简化模型（如1粒子代表100颗恒星），无法捕捉超新星爆发等微观过程，模拟十亿年演化周期需36年。

微弱信号识别能力不足中性碳吸收体等关键探针信号微弱稀少，传统方法假信号多、易遗漏，如上海天文台团队用AI前最大样本仅约50例。

多尺度物理过程耦合困难星系演化涉及引力、流体动力学等多尺度现象，传统方法难以同步模拟恒星形成、元素合成等不同时间尺度过程。AI驱动的星系分类技术与原理01星系分类的传统挑战与AI的介入传统星系分类依赖天文学家目视判断，效率低下且主观性强，难以应对现代巡天产生的海量星系图像。AI，特别是深度学习技术，凭借其强大的自动特征提取和模式识别能力，成为星系分类的高效解决方案。02核心技术：卷积神经网络（CNN）的应用卷积神经网络（CNN）是星系图像分类的核心技术。其通过卷积层提取星系的边缘、纹理、形态等局部特征，池化层进行特征降维和抽象，全连接层最终实现分类。经典模型如ResNet、UNet等被广泛应用于星系形态（如螺旋、椭圆、不规则）的自动识别。03运行原理：从数据到分类的完整流程AI用于星系分类的运行原理包括三个关键步骤：首先是数据收集与预处理，获取多波段观测图像并进行去噪、归一化、裁剪等操作；其次是特征提取，利用CNN自动学习星系的关键形态特征；最后是模型训练与分类，通过大量标注样本训练网络，实现对新星系图像的准确分类。04显著成果：提升效率与发现新类型AI技术显著提升了星系分类效率，例如对百万级星系样本的分类可在短时间内完成。同时，AI能够识别出传统方法难以发现的罕见或特殊形态星系，为揭示星系演化规律提供了新的视角和样本。AI在星系演化模拟中的突破

超大规模精细模拟的实现AI与超级计算机融合，成功构建包含1000亿个粒子（模拟独立恒星）的银河系模型，首次实现对千亿级恒星数万年间演变过程的完整呈现，较传统十亿量级粒子模拟精度提升100倍。

模拟效率的革命性提升通过深度学习智能体模型预测超新星遗迹演化等微观过程，将模拟十亿年星系演化周期从传统方法的36年缩短至115天，效率提升达300倍以上，百万年演化模拟仅需2.78小时。

微观物理过程与宏观演化的同步模拟突破“时间尺度”与“空间分辨率”难以兼顾的瓶颈，AI驱动的粒子级模拟精确再现超新星爆发冲击波传播、气体压缩、元素混合等微观现象，并将其与星系整体运动的数值模拟框架深度耦合，揭示超新星爆发频率与恒星形成活动的时空关联。

对星系化学演化研究的推动应用于银河系金属元素分布研究，精确追踪从超新星爆发到新一代恒星形成的全链条物理过程，发现宇宙约30亿年时早期星系已进入介于大麦哲伦矮星系和银河系之间的物理化学演化状态，挑战现有星系形成和演化模型。国际案例：最详尽银河系模拟研究传统模拟的局限性

传统星系模拟受计算能力限制，常采用简化模型，每个粒子代表100颗恒星，总粒子数仅十亿量级，无法捕捉超新星爆发等短期关键事件对星际介质的具体影响。AI与超算融合的技术突破

日本理化学研究所团队开发“深度学习智能体模型”，输入高分辨率超新星观测数据，训练AI精准预测超新星遗迹10万年时间尺度内的扩张轨迹及与星际介质相互作用，实现微观物理过程与宏观星系演化同步模拟。模拟效率与规模的飞跃

新方法模拟百万年星系演化仅需2.78小时，十亿年演化周期从传统36年缩短至115天，效率提升300倍以上；成功对超过1000亿颗独立恒星进行演化模拟，粒子数量达传统最佳模型的100倍。科学发现与应用价值

模型精确再现超新星爆发后冲击波传播、气体压缩、元素混合等现象，应用于银河系金属元素分布研究，发现超新星爆发频率与恒星形成活动存在显著时空关联，验证了部分星系演化比预期更快的观点。AI在引力波探测中的应用03引力波探测的技术难点

信号极其微弱，易被噪声淹没引力波引起的时空畸变极小，如LIGO探测到的GW150914事件，导致的激光干涉臂长度变化仅约10^-18米，远小于质子直径，需从巨大的背景噪声中提取信号。

探测器噪声来源复杂多样包括地震噪声、热噪声、量子噪声、悬挂系统热振动噪声等。例如，地面引力波探测器易受地震活动影响，需复杂的隔震系统；空间探测器则面临太阳风等空间环境噪声干扰。

信号模型多样，模板匹配计算量大不同天体事件（如双黑洞并合、双中子星并合）产生的引力波波形各异，传统模板匹配方法需遍历大量理论模板，对计算资源要求极高，难以实现实时或快速分析。

数据采集与实时处理挑战先进探测器如LIGO、Virgo持续产生海量观测数据，需实时处理以捕捉瞬态引力波事件。传统数据处理方法在速度和效率上难以满足，尤其对快速射电暴等短时标现象的捕捉。AI提升引力波信号识别效率引力波信号识别的传统困境引力波信号极其微弱且短暂，传统方法依赖大量人工干预与模板匹配，难以高效处理海量数据，易遗漏微弱信号。AI助力信号提取与识别AI技术，如卷积神经网络（CNN）和Transformer模型，能够在LIGO/Virgo等探测器数据中高效提取波形信号，实现实时预警与事件分级，部分模型准确率高达98%以上。关键技术：LSTM网络捕捉时序特征长短时记忆网络（LSTM）等模型通过其独特的单元结构，有效处理引力波信号的时间序列特性，提升模型训练与预测的精度，助力捕捉瞬态引力波事件。深度学习模型在引力波分析中的应用

微弱信号提取的技术突破引力波信号极其微弱且常被噪声淹没，传统方法依赖模板匹配效率低下。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和Transformer模型，能直接从LIGO/Virgo等探测器的原始数据中高效提取波形特征，2020年研究显示其在GW150914等事件检测中准确率高达98%以上，显著优于传统最大似然估计法。

实时预警与事件分级系统面对瞬态引力波事件，AI模型展现出强大的实时处理能力。Transformer等模型被应用于构建实时预警系统，能够快速识别信号并进行事件分级，为后续多信使观测争取宝贵时间。这种实时响应对于捕捉如双中子星并合等短暂但关键的天文现象至关重要。

物理信息神经网络的融合应用物理信息神经网络（PINN）将广义相对论等物理定律融入模型训练过程，提升了引力波模拟的准确性和物理解释性。通过结合理论物理约束与观测数据，AI不仅能识别已知波形，还有助于发现新的引力波源或验证现有宇宙学理论，推动对极端天体物理过程的理解。引力波探测的AI应用案例

LIGO/Virgo信号识别：AI超越传统方法2020年研究表明，AI模型在GW150914等引力波事件检测中准确率高达98%以上，其使用CNN进行波形识别，甚至优于传统最大似然估计。

Transformer模型助力实时预警与事件分级AI技术中的Transformer模型被应用于引力波信号的实时预警与事件分级，能够快速响应并对探测到的信号进行初步分类评估。AI在天体图像与信号处理中的应用04天文图像数据的特点与处理需求数据规模与维度特征现代天文观测设备如LSST每晚产生15TB图像数据，SKA望远镜每年数据量将超500PB，呈现多波段、多模态的高维特性，传统处理方法面临效率瓶颈。噪声与信号干扰问题天文图像受宇宙背景辐射、仪器噪声及大气扰动影响，需进行去噪、去模糊处理。例如中性碳吸收线信号微弱，传统方法易遗漏，AI深度学习模型可提升微弱信号识别能力。数据标注与质量控制天文数据标注依赖专家知识，存在样本稀缺、标注错误等问题。需采用半监督学习、迁移学习等技术提升小样本分类泛化能力，同时建立标注质量控制机制纠正错误。多源数据融合需求不同望远镜、波段数据（光学、射电、X射线）需整合分析，如图像与光谱数据融合。AI技术通过跨模态学习实现多源异构数据关联，揭示天体物理特征与演化规律。卷积神经网络在星系分类中的应用星系分类的传统困境与AI需求传统星系分类依赖天文学家目视判断，面对现代巡天望远镜产生的海量星系图像（如LSST每晚15TB数据），人工处理效率极低且主观性强，亟需AI技术实现自动化、高精度分类。CNN在星系图像识别中的核心优势卷积神经网络（CNN）通过卷积层、池化层等结构，能自动提取星系图像的形态特征（如螺旋臂、椭圆度、星系核等），无需人工设计特征，显著提升分类效率与准确性，可处理数百万甚至数十亿个星系样本。典型应用案例与成果GalaxyZoo项目引入CNN后实现星系自动分类；SDSS（斯隆数字巡天）数据中应用AI成功筛选不同类型星系；相关模型在星系形态（螺旋、椭圆、不规则）分类任务中准确率可达90%以上，远超传统方法。技术实现：从数据预处理到模型构建首先对FITS格式星系图像进行裁剪、去噪、归一化等预处理，再构建包含多卷积层、池化层和全连接层的CNN模型，通过大量标注星系样本训练，实现对星系形态的高效分类与特征提取。AI在瞬变天体与异常信号检测中的作用

超新星爆发的AI预警AI通过分析恒星光变曲线，能提前几小时发现超新星爆发。例如，英国天文学家用深度学习分析ZTF望远镜数据，实现了超新星爆发的快速识别，速度远超人工肉眼观测。

快速射电暴的智能捕捉中国FAST射电望远镜与AI模型结合，每天可筛查上亿条信号，自动识别神秘的快速射电暴（FRB）。AI在此过程中展现了高效处理海量数据并捕捉罕见瞬变现象的能力。

微弱中性碳吸收体的AI探寻中国科学院上海天文台团队采用深度学习方法，设计神经网络并训练，在斯隆巡天三期数据中发现107例宇宙早期星系内的中性碳吸收体，样本数为此前最大样本数的近两倍，并探测到更多微弱信号。

引力波信号的高效识别AI可在LIGO/Virgo数据中高效提取引力波波形信号，使用CNN进行波形识别，准确率高。2020年研究表明，AI模型在GW150914等引力波事件检测中准确率高达98%以上，克服了传统方法需大量人工干预与模板匹配的难题。多波段天文数据融合处理技术多源数据整合方法与技术多源数据整合涉及不同波段数据的融合与多光谱数据分析，采用数据插值、填补及交叉验证等方法，确保数据一致性，实现跨波段信息的有效关联与综合利用。数据融合技术的应用场景通过多波段数据融合，可揭示星系在不同电磁波段的物理特性，例如光学波段显示恒星分布，射电波段揭示星际气体结构，红外波段探测尘埃成分，从而构建完整的天体物理图像。AI驱动的多模态融合算法AI技术，如深度学习模型，能够自动学习不同波段数据的特征关联，实现图像、光谱、时间序列等多模态数据的联合推理与跨源分析，提升对复杂天体现象的解读能力。跨波段分析与可视化工具开发跨波段数据可视化平台，直观展示不同波段数据间的关系与模式，帮助科研人员快速识别关键特征，例如通过叠加X射线与光学图像，精确定位星系中心黑洞活动区域。AI在宇宙模拟与理论研究中的应用05传统宇宙数值模拟的局限性计算资源消耗巨大传统数值模拟需巨大计算资源，模拟十亿年星系演化周期耗时长达36年，难以满足研究时效性需求。时间与空间分辨率难以兼顾为获取长期演化数据，传统模型常牺牲短期关键事件捕捉能力，无法精确呈现超新星爆发等微观过程对星际介质的影响。模拟规模与精度受限传统模型受计算能力限制，通常采用简化模型，如每个粒子代表100颗恒星，总粒子数仅达十亿量级，难以完整呈现星系全貌。复杂物理过程刻画不足传统方法对超新星冲击波传播、气体压缩、元素混合等复杂物理现象的刻画较为模糊，影响对星系化学演化等核心问题的理解。AI加速星系与恒星演化模拟

传统模拟的计算瓶颈传统星系模拟受限于计算能力，常采用简化模型，如每个粒子代表100颗恒星，总粒子数仅达十亿量级，难以捕捉超新星爆发等短期关键事件对星际介质的具体影响，模拟十亿年演化周期需36年。

AI驱动的模拟效率革命日本理化学研究所团队开发"深度学习智能体模型"，将AI预测与数值模拟框架耦合，模拟百万年星系演化仅需2.78小时，十亿年演化周期缩短至115天，效率提升达300倍以上，实现1000亿粒子级精细模拟。

微观物理过程的精准刻画AI模型通过学习高分辨率超新星观测数据，能精准预测超新星遗迹在10万年时间尺度内的扩张轨迹及与星际介质相互作用，成功解析其吹散气体云、注入重元素等过程，为新一代恒星形成研究提供关键支撑。

多尺度演化的同步模拟突破AI技术突破"时间尺度"与"空间分辨率"难以兼顾的瓶颈，实现微观物理过程（如冲击波传播、元素混合）与宏观星系演化的同步模拟，使天文学家能完整追踪从超新星爆发到新一代恒星形成的全链条物理过程。暗物质与暗能量研究的AI建模方法

01暗物质分布的AI模拟与重建生成对抗网络（GAN）被用于模拟宇宙大尺度结构与暗物质分布，通过学习现有模拟数据，能高效生成新的模拟结果，辅助理解暗物质在宇宙中的分布规律。

02弱引力透镜数据分析与质量重建深度学习结合弱引力透镜数据，可重建天体质量分布。AI技术能从海量的弱引力透镜观测数据中提取关键特征，反推暗物质的分布情况，为暗物质研究提供重要支撑。

03暗能量演化历史的AI推测利用神经网络分析宇宙微波背景辐射数据等，可推测暗能量的演化历史。例如，德国马普研究所与加州理工学院合作，通过此类方法对暗能量模型的合理性进行测试和研究。

04物理信息神经网络（PINN）的融合应用物理信息神经网络（PINN）将物理定律融入模型训练过程，提高了暗物质和暗能量相关模拟的准确性，使AI模型在遵循物理规律的前提下，更可靠地处理和分析宇宙学数据。AI辅助宇宙学参数估计与理论验证

加速宇宙学参数估计过程AI技术，如贝叶斯神经网络，能够处理观测数据中的不确定性，提供参数的后验分布，显著加速哈勃常数、物质密度参数等宇宙学关键参数的估计过程，相比传统数值模拟和统计推断方法更高效。优化N体模拟速度与精度AI通过学习现有模拟数据，可以生成新的模拟结果，优化N体模拟的速度与精度，帮助科学家更高效地探索宇宙大尺度结构的形成和演化，降低对巨量计算资源的依赖。验证宇宙学理论模型AI通过分析宇宙微波背景辐射（CMB）等观测数据，可以测试暗物质、暗能量模型的合理性，为验证宇宙学理论提供有力工具，例如帮助推测暗能量的演化历史。物理信息神经网络的融合应用物理信息神经网络（PINN）将物理定律融入模型构建，提高了宇宙学模拟的准确性和物理解释性，使得AI驱动的模拟不仅能高效产生结果，还能更好地契合已知的宇宙学原理。典型应用案例分析06系外行星探测：从数据到发现光变曲线分析：凌日信号的捕捉AI通过LSTM、GRU等模型分析Kepler/TESS卫星获取的恒星光变曲线，能从恒星噪声和仪器噪声中精准识别行星凌日导致的微弱亮度变化信号。信号真伪判别：提升探测可信度卷积神经网络（CNN）被用于判别凌日信号的真伪，有效区分真实行星信号与恒星黑子活动、背景干扰等产生的假信号，提高系外行星候选体的可靠性。自动化发现：效率与新行星的涌现NASA开发的ExoMiner机器学习程序，通过对开普勒望远镜档案数据的分析，已识别出370颗此前未知的系外行星，展示了AI在自动化行星探测中的巨大潜力。地球相似性评估：寻找宜居星球深度贝叶斯网络等AI模型可结合行星半径、轨道周期、恒星辐射等参数，评估系外行星的地球相似性指数，为搜寻潜在宜居行星提供关键筛选依据。中性碳吸收体的AI搜寻成果突破性样本发现中国科学院上海天文台葛健团队运用深度学习方法，在斯隆巡天三期数据中发现107例宇宙早期星系内的中性碳吸收体，样本数量接近此前最大样本数的两倍，并探测到更多更微弱的信号。星系演化状态新发现研究表明，在宇宙约30亿年时，这些携带中性碳吸收体的早期星系已快速物理和化学演化，进入介于大麦哲伦矮星系和银河系之间的状态，大量金属产生且部分被吸附到尘埃上，验证了詹姆斯·韦伯太空望远镜关于早期碳尘埃的发现。AI方法优势显著通过生成基于实际观测特征的大量仿真样本训练神经网络，AI克服了传统方法耗时、假信号多、易遗漏微弱信号的难题，展现了在天文海量数据中探寻稀少微弱信号的强大应用前景。FAST射电望远镜的AI信号处理系统

01海量数据实时筛查机制FAST射电望远镜每天产生海量观测数据，AI系统承担着关键的实时筛查任务，能够从每天上亿条信号中自动识别出具有研究价值的天体信号，极大地提升了数据处理效率。

02快速射电暴（FRB）的智能捕捉AI模型与FAST望远镜紧密结合，专门针对神秘的快速射电暴（FRB）等瞬变天文现象进行捕捉。其高效的信号识别能力，使得科研人员能够及时发现和研究这些罕见的宇宙无线电闪光。

03干扰信号智能过滤技术在射电观测中，会受到各种干扰信号的影响。AI系统具备先进的干扰信号智能过滤技术，能够有效区分天体信号与人为干扰，提高了观测数据的质量和信噪比，为后续的科学研究提供了可靠的数据基础。国际大科学工程中的AI应用实践单击此处添加正文

平方公里阵列望远镜（SKA）的智能数据处理SKA建成后预计每年产生超500PB数据，AI技术被用于天体分类、频谱识别和干扰去噪等任务，以应对海量数据处理挑战，提升观测效率。大型巡天望远镜（LSST）的实时天象识别LSST每晚将拍摄15TB图像数据，其AI系统用于实时识别小行星、超新星等瞬变天象，实现对宇宙动态事件的快速捕捉与响应。LIGO/Virgo引力波探测器的信号智能识别AI模型如CNN和Transformer在LIGO/Virgo数据中高效提取引力波波形信号，2020年研究表明其在GW150914等事件检测中准确率高达98%以上，助力引力波天文学发展。欧空局盖亚任务（GaiaMission）的天体测量优化Gaia目标是绘制10亿颗恒星的三维星图，采用机器学习方法提升天体配对与误差建模精度，为银河系结构和演化研究提供高精度数据支持。AI在天文学应用的挑战与对策07数据质量与标注难题及解决路径

数据质量核心挑战天文观测数据常受噪声、干扰影响，存在缺失值和偏差，如星系图像的模糊、光谱数据的背景噪声，影响AI模型训练准确性。

数据标注困境多数天文数据缺乏标注样本，人工标注耗时且成本高，如星系形态分类需专业天文学家耗时数年完成，导致监督学习模型训练受限。

解决路径：多源数据清洗与增强采用多波段数据融合技术整合不同观测设备数据，利用生成对抗网络（GAN）生成模拟数据，如创建中性碳吸收线仿真样本，提升数据多样性与质量。

解决路径：半监督与迁移学习策略运用迁移学习与半监督学习方法，在小样本数据上提升模型泛化能力，如利用在已知星系数据上训练的模型，迁移至相似的未知天体分类任务。AI模型的可解释性与物理一致性问题“黑箱”模型的科学信任危机天文学作为基础学科，不仅需要AI发现“是什么”，更需解释“为什么”。当前主流深度学习模型的“黑箱”特性，使得其决策过程难以追溯，影响科学结论的可信度与可验证性。物理定律嵌入的缺失风险若AI模型未有效融入天体物理学基本定律（如能量守恒、引力理论），可能输出违背物理常识的结果，导致错误的科学解读，对星系演化、宇宙学等理论研究产生误导。可解释AI（XAI）的探索方向研究人员正探索将物理先验知识融入模型设计，开发混合模型（如物理信息神经网络PINN），并利用模型解释工具（如SHAP、LIME）增强AI决策的透明度，确保科学发现的物理合理性。计算资源需求与优化策略AI天文应用的计算资源挑战PB级观测数据（如SKA每年超500PB）和复杂模型训练对GPU集群需求巨大，传统计算模式面临效率与成本瓶颈。混合计算模式提升模拟效率AI与超级计算融合，如日本理研团队将深度学习代理模型与数值模拟耦合，使银河系十亿年演化模拟时间从36年缩短至115天，效率提升300倍以上。智能调度与资源动态分配AI可作为“智能调度员”，整合天气、科学目标优先级等多维度信息，动态调整望远镜观测计划与计算资源分配，最大化科学产出。国际合作共建算力与数据生态推动跨国界观测设施与数据平台共享（如天地一体化智能望远镜网络），通过联合研发与开源模型社区降低中小机构参与门槛，缓解算力压力。跨学科人才培养与合作机制

复合型人才培养体系构建高校应开设天文与AI交叉专业，培养兼具天体物理知识与机器学习技能的复合型人才，如设置“天文信息学”“计算天体物理”等课程模块，系统教授数据分