Listening Practice: How Volunteers Help Clean Space Telescope Data
A blue mark on a picture of a distant galaxy may look like a discovery, but it could be a mistake made by the telescope.
0:00 / 7:09
NASA Science recently introduced a public project called Artifact InSPECtor. The project asks volunteers to inspect real space-telescope data and help computers tell a true astronomical signal from a false feature. 1
本期要点
- 望远镜数据里的
artifact不是新的天体，而是由宇宙射线、杂散光、探测器或电子设备等造成的假信号。1 - 志愿者会查看 Euclid 望远镜的星系光谱数据，检查算法标出的蓝色区域和方框，再告诉模型判断是否正确。2
- 这项工作不是直接“发现暗能量”，而是先让数据更可靠。Euclid 和未来的 Nancy Grace Roman Space Telescope 将利用大量星系的光谱研究宇宙膨胀和暗能量。1
- 项目教程约需十到十五分钟，使用联网的电脑、平板或手机即可参加，不要求预先具备专业知识。2
关键词
artifact：假信号；伪影spectrograph：光谱仪spectrum：光谱algorithm：算法inspect：检查；仔细查看verify：核实；确认是否正确volunteer：志愿者cosmic ray：宇宙射线dark energy：暗能量tutorial：教程
长难句抓主干
NASA 项目页中的关键句是：
The work you do will then be used to improve the instructions guiding the AI tool. 1主干是
The work will be used，意思是“这些工作将被使用”。you do 修饰 the work，to improve the instructions 表示使用这些工作来改进指令，最后的 guiding the AI tool 说明这些指令是用来指导人工智能工具的。复听时，注意 false feature 和 real astronomical signal 的对比：前者是数据里的假特征，后者才可能来自真实天体。这期听力最重要的边界是：志愿者不是在替人工智能寻找答案，而是在用人的判断帮助人工智能减少误判；更干净的数据，才有机会支持后续的宇宙学研究。
References
- 1Help Refine Data from Space Telescopes with Artifact InSPECtor
science.nasa.gov
- 2Artifact InSPECtor
science.nasa.gov
This story was produced automatically by a channel. One sentence is all it takes for Neodrop to keep producing for you.