宇航员们训练Facebook的人脸识别系统来寻找深空中处于喷射状态的黑洞。这件人工智能工具被用于从射电望远镜的扫描中甄别射电星系。这些罕见的星系从它们中心巨大的黑洞中喷射出强大的电波，科学家们相信它们包含了了解宇宙结构的线索。
通过这个被命名为ClaRan的新程序，西澳大学的专家们希望利用黑洞发射的电波信号来寻找这些难找的星系的工作能变得更容易些。“这些巨大的黑洞会时常会喷射出可以被射电望远镜观测到的射线，”研究发起人Ivy Wong博士介绍道: “久而久之这些射线会大幅延伸，使得传统计算机程序很难判断星系的位置，而这也是我们想要训练ClaRan去完成的任务。”
ClaRan是在微软和Facebook的开源物体探测软件的基础之上开发出的，而后两者将其用于识别照片中的人脸。Wong博士声称这个程序完全被训练用于识别星系而非人脸。在此之前，它已经学习了几千张由人类观察者提供的射电星系的图片。随着时间推移，人工智能学着通过研究数据提供的形状和模型来寻找星系。
14个由人工智能ClaRan识别的射电星系
研究的合作者Chen Wu博士认为ClaRan可以被看作是被称为“编程2.0”新模式的范例。“你所要做的是建立一个巨大的神经网络，输入海量的数据，让它计算出如何调整内部联系来输出预期的结果。”“新一代程序开发者花费99%的时间来打造最好的数据集，然后训练人工智能算法来优化剩余的。这就是编程的未来。”
接下来的探测活动预计将使用射电望远镜阵列观察接近7000万个星系，传统的电脑算法可以正确识别它们中的90%。“剩下10%结构复杂有难度的星系必须经由人眼来判断。” Wong博士说。
像ClaRan这样的程序对射电望远镜观测结果的处理来说意味着巨大的可能。“如果我们能在下一代的探测活动中应用这些先进的方法，我们就可以充分利用它们，” Wong博士强调，“没有道理去用已经沿袭了四十年的老方法来处理新数据，因为在探究宇宙方面我们正走得比以往都要远。”
