贾鹏 | 做数字宇宙中的技术淘金者

本实验室负责人贾鹏，近期被中国天文学会-信息化委员会评选为优秀青年骨干，并获得了官方报道（中国科技资源共享网）。下为报道内容详情：

当代天文学是典型的数据密集型科学研究领域。天文大数据构成的数字宇宙为天文学家提供了广阔的挖掘空间，同时也带来很多技术挑战。要想在浩瀚的数字宇宙中精准淘金，信息技术与天文学深度交叉成为必然。近年来，在天文信息技术和信息化领域涌现出一批优秀的青年骨干。虚拟天文台微信公众号自本月起开辟“月度人物”专栏。中国天文学会信息化工作委员会通过本专栏定期向大家分享天文信息技术、科研信息化、管理信息化、科教信息化等方面这些优秀青年骨干的漂亮成果和成长故事。

本期人物：贾鹏

籍贯：山西太原

教育经历：2008年毕业于南京理工大学光电信息工程专业，2013年毕业于南京大学天文系并获得博士学位。

个人履历：中国天文学会信息化工作委员会委员。2013年进入太原理工大学物理与光电工程学院工作。2016-2018年，进入英国杜伦（Durham）大学高等仪器研究中心（CFAI）开展博士后研究，主要研究内容为应用于大口径望远镜的近地层自适应光学系统（Ground Layer Adaptive Optics System）及数据后处理方法。

研究方向：目前致力于研究为融合数据处理方法和仪器设计的智能光学系统，包括以光学系统点扩散函数（PSF）为接入点的各类光学仪器标定和数据后处理方法、基于数字孪生技术的光电系统模拟和状态估计方法和基于科学数据质量的光电系统自主控制方法。

始于方寸间的研究之路

2013年博士毕业之后，贾鹏回到了他家乡的太原理工大学。当时，唯一的“战斗伙伴”就是一台工作站和一个办公桌。

所幸，工作单位提供的工作站结合虚拟天文台提供的共享数据足以让他利用天文光学技术的最新资料和观测数据，进行数据处理和仪器模拟研究。更重要的是，博士阶段导师的教诲，科研和学术训练，使他注重思考并积累了一定的数学、物理和天文基础。

用数据让观测“智能”起来

大光学望远镜是天文学的观测利器。

工作后，贾鹏通过思考发现，随着光学望远镜口径增加及自适应光学、成像光谱仪等新技术的引入，除了天文仪器的观测数据，也让科学家获得了大量仪器测控数据。通过数值模拟，结合测控数据与科学数据进行技术研究，一方面，能加深科学家对仪器的理解，进一步提升仪器性能；另一方面，仪器测控数据可用于科学数据处理，提升数据价值。

在这一思想驱使下，他组建了智能光学成像团队，在光学望远镜和图像处理领域开展了自由探索。针对大气湍流对望远镜的影响，团队成员研究了高速高精度大气湍流模拟方法和基于聚类的大气湍流廓线分类和建模方法，建立了台址测量数据和望远镜性能模拟和估计的通道。点扩散函数（PSF）是光学仪器对点状目标的响应。他们利用深度学习技术，建立了存在大气扰动和望远镜状态误差时，望远镜不同视场PSF的建模方法，并将其用于图像复原和望远镜状态估计。

图片来源：https://arxiv.org/abs/2003.00615 当望远镜同时包含离焦、像面倾斜和噪声时，左到右分别是：原始PSF、本课题组提出方法重构的PSF和通过插值获得的PSF。我们设计的PSF重构方法能够以较高精度重构结构复杂的PSF，重构精度比传统方法高一个量级。

人类总是在一定先验知识下进行天文观测。

”先验知识“是智能成像中”智能“的重要组成部分，可提升大光学望远镜数据质量。在观测中，一个经验丰富的天文学家，通过观看海量天文图片，能够猜测出模糊前图片的形态。能够实现的原因，可能是一类天文目标相似的物理过程产生相似的图像。在这一假设下，贾鹏带领课题组建立了数据驱动的图像重建方法，即用少量的高分辨率图像作为参考，改善图像质量。