由北京致远人工智能研究院主办、国家天文台与数据评测平台biendata联合举办的天体分类数据竞赛于2020年1月拉开帷幕。本次竞赛旨在鼓励公众参与天体分类探索。天文学并使用最新的人工智能算法来分析望远镜收集的真实科学数据。

天文学是一门古老的学科。 从古至今，人类从未停止过仰望星空、探索宇宙的脚步。 随着观测技术的不断发展，天文学进入大数据时代，天文数据正以PB甚至EB的速度增长。 海量数据给天文研究带来机遇，也带来挑战。

在天文学中，光谱描述了天体的辐射特性，用不同波长下辐射强度的分布来表示。 观测到的天体光谱主要由黑体辐射产生的连续光谱、天体中元素原子能级跃迁产生的特征谱线（吸收线、发射线）以及噪声组成。 天文学家可以根据光谱的特征线和物理参数来确定天体的类型。

LAMOST望远镜又称郭守敬望远镜（大天区多目标光纤光谱天文望远镜），是我国天文学家发明的大视场、大口径新型光学望远镜。 其视场角和光圈均位居世界领先。 焦平面上的4000根光纤可以同时获得4000个天体的光谱。 LAMOST每个观测夜晚可采集超过10000个光谱，是全球光谱采集率最高的望远镜。 LAMOST 是大规模光学光谱观测和大视场天文研究领域的国际领先者。

目前LAMOST发布的巡天数据中，光谱主要分为四类：恒星、星系、类星体和未知天体。 LAMOST数据集中的每个光谱都提供了波长范围3690-9100埃（1埃=0.1纳米）内的一系列辐射强度值。 自动光谱分类是从数千维光谱数据中选择和提取最有效的分类识别特征，构建特征空间，例如选择特定波长或波段的光谱通量值作为特征，利用各种算法进行分类天体。 做出区分。 传统的手动或半手动模板匹配方法已不能很好地应对，需要高效、准确的天体光谱智能识别和分类算法。

在本次比赛中，中国科学院国家天文台提供了LAMOST DR4数据集中近100万个天体的光谱数据，该数据集由国家天文科学数据中心根据科学计算方法制作成机器学习数据集。发布版本。 参赛者将以LAMOST巡天光谱分类为题目，利用高效、高精度的自动化算法，将未知天体分为恒星、星系和类星体（QSO）三类，旨在利用最新的人工智能技术解决天文研究中的实际问题。

国家天文科学数据中心常务副主任、国家天文台中国虚拟观测站组长崔辰洲博士表示，天文大数据不断拓展人类认识宇宙的边界。 天文数据作为科学数据的代表，标准化程度高、体量丰富、复杂程度高。 是机器学习、数据挖掘等算法训练的优质样本。 希望本次大赛能够发现更多的复合型人才，不仅推动AI产业的进步，也有助于天文学产生更多更好的科研成果。

比赛时间：2020年1月15日-3月15日

比赛奖金：人民币10万元（含税）

如何参与

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致远人工智能系列赛

2019年9月，致远人工智能算法大赛正式启动。 本次大赛由北京致远人工智能研究院主办，iShu智能、清华大学、北京大学、中科院计算所、旷视科技、知乎等协办，总奖金超100万元，旨在以全球领先的科研数据集和算法竞赛为平台，选拔和培养创新型人工智能人才。

北京致远人工智能研究院院长、北京大学教授黄铁军表示：致远的中心使命是在北京打造全球最好的人工智能创新生态系统。 核心是选拔和培养人工智能顶尖人才和具有巨大发展潜力的青年学者。 天赋。 研究院副院长刘江也表示：“我们希望以不拘一格的方式支持人工智能真正标志性的突破。即使对于本科生来说，如果真的是个好主意，我们也一定会支持。” 人工智能竞赛的本质是发现。 为有前途的年轻学者提供重要途径。

本届致远人工智能算法大赛有两个重要目的。 一是通过数据集发布、数据竞赛等方式推动基础研究进步。 特别是允许计算机领域的学者参与其他学科的基础科学研究。 其次，可以通过竞赛来筛选和培养相关领域的人才。 截至目前，致远人工智能系列赛已举办5届，涵盖神经生物学、自然语言处理、机器视觉等领域。 年底前，致远研究院将陆续发布3道竞赛题，敬请期待！

目前正在进行的比赛：