想深入了解Paz吗？探索Paz的魅力与故事！

想跟大家聊聊我最近琢磨的一个事儿，就叫它“Paz”。不是啥高深理论，就是我自个儿瞎折腾的一点记录。

起因是啥？

说起来也简单，前阵子偶然间看到个新闻，说一个叫Matteo Paz的年轻人，才18岁，就搞了个什么深度学习算法，叫VARnet，一下子从NASA的数据里头扒拉出来150万个新的天体。好家伙，我当时就惊了！一个高中生，这么牛！

这事儿给我触动挺大的。我寻思着，人家18岁就能搞这么大事，咱虽然年纪大了，但也不能完全躺平不是？就想着，能不能也学学，哪怕摸不到人家那高度，了解了解过程，自己动手试试，也算没白瞎这好奇心。

开始动手折腾

一有想法就想立马试试。我先去网上搜了搜这个Paz小伙子和他那个VARnet。资料嘛英文的居多，专业词汇一大堆，看得我是一个头两个大。什么“深度学习”、“卷积神经网络”、“天文数据处理”，这些词儿单个看好像都认识，凑一块儿我就迷糊了。

但我没放弃！ 我琢磨着，直接上手搞那么复杂的算法肯定不现实，那我就从最基础的开始。我主要做了这么几件事：

• 找数据： 我想，既然是NASA的数据，那肯定有公开的？于是我就去NASA官网上翻找，还真找到一些公众可以下载的天文图像数据。虽然不是Paz用的那种海量原始数据，但对我这种初学者来说，也够新鲜了。



• 学工具： 深度学习太复杂，我就想着用点简单的图像处理工具试试看。比如用Python里面的一些库，像Pillow处理图像，OpenCV也摸索了一下，看看能不能对下载的星空图片做点基础分析，比如亮度、对比度调整，或者尝试识别一些明显的亮斑。
• 看教程： 我在网上找了不少关于天文图像处理的入门教程，还有一些介绍机器学习在天文领域应用的科普文章。虽然很多还是看不懂，但多少也能理解一点点皮毛，比如机器是怎么从一堆噪点里“学习”识别天体特征的。

过程中的磕磕绊绊

这过程可没少碰壁。下载的数据格式有时候就很头疼，不是常见的图片格式，得研究半天怎么打开。然后那些图像处理库，看着简单，实际用起来参数一堆，调来调去效果也不明显。好几次我都想，算了，我这纯属瞎耽误工夫。

尤其是那个“识别”，太难了！ 人家Paz是用AI自动筛，我这用肉眼加简单工具，对着那些密密麻麻的星点，看得眼睛都花了，也分不清哪个是新发现，哪个是早就记录在案的，哪个又是噪点或者宇宙射线造成的假信号。

的收获（虽然不大）

折腾了差不多小半个月，要说我发现了啥新天体，那肯定是吹牛。我连Paz成果的万分之一都没摸到边儿。但是，我觉得这过程还是挺有意思的。

最起码，我知道了：

• 天文研究现在越来越依赖计算机和大数据了，不再是以前单纯用望远镜看了。
• 深度学习这玩意儿，确实厉害，能从海量信息里头找出规律。



• 自己动手去尝试一个未知领域，哪怕只是学点皮毛，那种探索的乐趣是实打实的。

虽然没搞出啥名堂，但我对天文学、对数据科学有了更直观的认识。也算是从Paz这个年轻人的成就里，给自己找了个学习和实践的动力。以后再看到类似的新闻，我大概能更好地理解背后是咋回事了。这就算是我这回实践“Paz”的一点心得，分享给大家，图一乐。