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而唐庆隆则尝试着用自己的ai来拯救这几百年积累下来的数据。
事实证明,在人类开始有意识的接受宇宙信号,分析并且识别各种粒子的时候……影响数据精度的最大干扰源并非同步发展的科学技术水平,而是人类本身。
更精确一点说,是人类的“失误”
。
唐庆隆所挑选出的数据中,有三组是他个人觉得比较有希望的数据——第一组数据中,通过超长基线阵列(vlba)观测到的数据结果和钱德拉卫星的x射线观测结果不符,误差值达到了惊人的3716。
第二组则是人类第六次进行引力波探测事件时的记录差异,两个观测站上报的测量数据和其他六个观测站有较大误差。
第三组数据比较奇怪,它来自于太空站的辐射玻璃分析记录——这组记录表明,在轨道上服役了三十二年的空间站,其接收到的辐射水平低于预期。
结果仔细分析下去,唐庆隆失望的发现,这三组数据基本都有一个共同的解释——对数据进行测量、记录、分析过程中可能出现了人为错误。
这些数据大概率自记录之日起就再也没有人仔细看过,如今自动化的记录已经成功取代了大部分研究生们的作用。
但在这三组记录被观测到的年份里,负责操纵仪器并且记录数据的,大部分都还只是在读的免费科研劳动力而已。
研究生们统计处的数据一般也没人细看,否则无法解释为什么这么显著的差异却得不到重视。
等到物理学家们开始利用ai重新梳理过往数据的时候,海量的数据积累已经到了ai们都难以为继的地步。
仅仅21世纪初期,天文观测数据的积累量就到了500pb。
这个数据在接下来的几十年里增加了数千倍——增量实在太大,根本分析不过来。
第一组数据中的差异,大概是单纯的记录输入误差。
第二组的源头不太好找,但是看后来的引力波观测设施维护列表分析,这大概是干涉仪安装时的误差所导致的。
但是第三组数据,唐庆隆一时半会还真找不出理论来证明它错误的来源。
那块装在舷窗上的厚实玻璃现在就躺在北美研究基地的仓库里——而它所接受到的辐射水平,是根据玻璃夹层所受到的辐射损伤而计算出的结果。
这个计算结果想错都不太可能。
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