今年确实过得不太顺利，但庆幸的是，我们头顶的星空还在。
自人类诞生以来，它就一直注视着我们。
今年6月，中国天眼发现了来自宇宙深处的快速射电暴。
这个脉冲信号可能已经在宇宙中“跋涉”了数百亿年！虽然《三体》提醒我们：不要回答！但人类对星星和海洋的向往和好奇，总是能战胜理性。
我们如何检测到这些信号？众所周知，贵州的山里有这么一个大“锅”。
它就是FAST，中国天眼，世界上最大的单口径、最灵敏的射电望远镜。
它可以探索接近宇宙边缘（1亿光年外）的电磁信号，每天观测产生的数据高达50TB，而且这是压缩后的数据量。
这些天文观测带来的“天文数字”意味着处理它们需要巨大的人力和算力成本。
如何处理收集到的海量数据无疑是摆在天文学家面前的棘手问题。
那么，这样的脉冲信号是不是外星人抛出的“漂流瓶”呢？抛开一切想象的可能性，更有可能的是，这只是一个“值得研究的科学事件”，与外星生命并没有那么密切的关系。
很少有人知道，电磁信号在宇宙中无处不在。
即使它们表现出某种周期性模式，它们也可能只是“脉冲星”——一种不断发射电磁信号的旋转中子星。
寻找它并不是没有意义的。
脉冲星就像海上航行的灯塔。
它们可以帮助我们确定“坐标”，并用于引力波探测和航天器导航等科技应用。
现代天文学对太空的探索从未停止过。
早些年，为了获得国会的经费支持，NASA的科学家们努力科普、破译秘密，还发布了大量经过精心后期处理的照片，只为让“看星星”变得更有趣。
为了能够“看到”遥远的恒星，天文学家发明了射电望远镜，依靠反射的电磁波来观察宇宙。
它的大部分需要一个抛物面来将宇宙投射的电磁波引导到一个共同的焦点，所以FAST看起来就像一个锅。
不过，FAST似乎从未在这方面表达过任何困难。
那么，具体是如何完成的呢？如果你在FAST建成后回顾相关信息，就会发现一个有趣的合作——早在2000年，中国科学院国家天文台就实现了中国虚拟天文台的云化。
这个项目有多重要？毫不夸张地说，它“推动”了中国天文研究的进步。
事实上，天文学作为一门由数据驱动的科学，在大数据、人工智能等应用领域绝对算得上是一门“新潮”科学。
早在深度学习流行20多年前，国家天文台就已经开始利用深度学习来预测太阳黑子活动。
但基于深度学习的特点，需要大量的数据训练，也迫切需要强大的计算能力。
过去只能采用大规模实体超算，但这样做成本巨大，计算效果也不一定理想。
借助自主研发的飞天超大规模通用计算操作系统，可以将数百万台服务器连接成一台“超级计算机”，利用其提供的算力进行数据处理，可以提高数据处理能力。
效率提高20倍以上。
原本需要7天处理的金额现在只需要8小时；数据产品生成周期也缩短了9倍，从之前的几天缩短到20天。
同时，深度学习所依赖的大量数据如何传输也是一个大问题。
在研究机构尚未采用云计算技术时，如果需要传输数据，天文研究人员必须背着硬盘。
然而，中国虚拟天文台云项目建成后，无论是数据处理还是传输，无论是存储还是共享，一切问题都迎刃而解。
更有趣的是，天文台还搭建了基于云计算的“全球天文资源平台”。
它包含了包括郭守敬望远镜在内的10亿个天体的数据，还包括来自FAST的一些数据。
未来，更多的天文观测数据将向公众开放共享。
无论您是天文学家还是普通天文爱好者，都可以使用云平台访问相关天文数据。
这样，研究领域就不会再有障碍，让数据不再“沉睡”在各大研究机构的设备中，就能面向全社会，展现出更大的研究价值。
虽然天文数据的价值往往体现在天文研究中，但这个过程中从来不缺乏惊喜。
就像人类在天文探索中获得的这些“副产品”一样：澳大利亚人天文学家约翰·奥沙利文发明了每个人的第二生命——Wi-Fi，为了让大地测量、遥感和雷达更加方便；英国天文学家、同时也是诺贝尔奖获得者的马蒂·莱尔发明了综合孔径成像。
这项技术在医学上也得到了应用，就是我们常见的CT MRI和PET发射端侧扫描。
无独有偶，由于数据量大、相似图片多，天文数据也能训练出精度更高的图像识别算法；此外，海量天文数据还可以“训练”云计算平台的数据处理能力。
这些技术成果最终会反馈到整个社会，进入我们的日常生活。
也许未来的某一天，你会发现，由于交通系统大数据处理能力的增强，上班时突然不堵车了；图像识别技术的改进可以让您在电子商务平台上更快地找到您喜欢的产品。
就连你的孩子也突然迷上了天文学，开始研究恒星的形成、星系的演化，脑子里充满了整个宇宙……而这一切可能只是数千次电磁波带来的变化。
光年之外。
，看似微小，却影响深远。