天文學家和數據科學家借助谷歌提供的計算能力，發現了27,500顆新的小行星，其中一些距離地球非常近，可能構成威脅。

他們的合作旨在加快開發“太陽系全面地圖”，這對“行星防禦”至關重要，哈佛大學天體物理學家馬修·霍爾曼（Matthew Holman）是該項目開發小行星搜索軟件的貢獻者之一。

該項目的創新“殺手級小行星”搜索算法掃描了美國國家光學紅外天文研究實驗室（NOIRLab）檔案中412,000張紅外圖像中的近17億點光。

“這非常重要”，該項目的負責人、前美國國家航空航天局宇航員之一如是說。

“這是保護地球免受小行星撞擊的關鍵：知道它們都在哪裏。”

從2002年起，這位退役的美國國家航空航天局宇航員、斯坦福大學教育的天體物理學家埃德·盧（Ed Lu）擔任非營利組織B612的執行董事，他現在領導該組織的小行星研究所。

盧博士在討論團隊發現成千上萬顆新小行星時表示：“但有趣的是，我們並沒有自己的望遠鏡，也沒有運營望遠鏡，我們是從數據科學的角度來做這件事。”

B612小行星研究所的算法被稱爲“無軌道片段追蹤的太陽系軌道恢複”（Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery，THOR），它在NOIRLab的天文圖像檔案中搜索，以區分哪些反射光點實際上是附近的小行星。

基于僅僅兩張圖片的證據，有時這些圖片是在不同的夜晚和通過兩台不同的望遠鏡拍攝的，THOR可以計算出這些點光是不是繞著太陽系運行的同一顆小行星。

盧博士表示：“令人興奮的是，我們不僅僅使用望遠鏡中的光子，還利用數據中心中的電子，從而在天文學上做出了發現。”

THOR算法是B612小行星研究所與華盛頓大學DiRAC研究所合作開發的。

過去，識別這些不同望遠鏡圖像中的合適小行星候選者所需的原始計算能力曾經使這個過程幾乎不可能，即使是最近也是如此。

但谷歌雲的分布式計算能力使得THOR能夠在大約五周的時間內識別出27,500個新的“高可信度小行星發現候選者”。

谷歌雲首席技術官辦公室的技術總監馬西莫·馬斯卡羅（Massimo Mascaro）表示：“這是可能性的一個例子，無法估量已經收集到的數據中存在多少機會，如果用適當的計算進行分析，可能會得出更多的結果。”

根據非營利組織B612的新聞稿，他們與谷歌雲的合作最終將讓THOR處理54億個來自不同天文調查和設備的觀測數據，這些數據可能是小行星或其他外層空間物體的天體奧秘。

小行星研究所宣布，他們還在探索利用谷歌的人工智能技術，以自動化審核和驗證潛在的小行星候選者的可行性，這一消息最初由THOR算法報道。

過去，對這些候選者的初步驗證一直由志願者團隊包括高中生、本科生、研究生研究員、科學家和專業天文學家進行。

但是，如果這些基于人工智能的項目擴展成功，盧博士表示，減少繁瑣的人工驗證工作將有助于該研究所將THOR的流程適應更廣闊、更龐大的天文數據集，比如即將在智利建造的Vera C. Rubin Observatory所提供的數據。

“這是一次巨大的變革，”盧博士說道。