剧情介绍
"在过去，你只有经过多年的培训学习之后，才可以参与到前沿科学项目中。
但现在已经不一样了，即便是在舒服的家里，在互联网的帮助下，成千上万的普通民众也可以参与到人文学科最振奋人心的工作中。
5月份公布的一项距离地球百万光年的星系团的发现，就是由一个公民科学家团队在他们家庭电脑上点击图片时发现的。
公民科学
墨尔本皇家理工大学城市研究中心副教授阿尼特拉?尼尔逊（anitra nelson）表示：“很高兴看到公民科学站在聚光灯下”。公民科学在2006之前就开始发展了，成立于2003年的航道处理合作研究中心，提倡参与式生态科学项目，曾经开发了一个公民科学工具。
然而，公民科学首次备受瞩目是在2006年由加利福尼亚伯克利大学启动的名为星尘之家（stardust@home）的科研项目，紧接着于2007年创办了星系动物园（galaxy zoo）天文学项目，该项目旨在通过光学图像分类星系。
现在，很多这类的公民科学项目涵盖了从天文学到生物学的所有科学领域。
这一想法很简单：当涉及到图像识别等问题时，人类大脑的平均水平远远优于我们最先进的电脑。所以公民科学项目是联合成千上万的普通人的智力来解决一些科学上最具挑战性的问题。
公民科学家们能从中得到什么？在大多数情况下，他们有助于拓展人类学科的前沿知识。这也许是做出真正的伟大发现的另一个机会。
宇宙进化图谱项目
宇宙进化图谱（emu）项目将利用探路者射电望远镜（askap）对射电波天空进行探测，以了解星系是如何形成和演化的。该望远镜建造在澳大利亚西部地区，属于澳大利亚联邦科工组织（csiro），造价为1亿6500万美元。
我们期待emu能通过电波辐射发现约7000万个星系，并与迄今为止所知的250万个星系进行对比。
但是存在一个问题：若要获得最好的科学研究，我们需要将射电波源与红外和光学望远镜发现的星系交互匹配，但是没有研究团队有足够的成员用眼睛来匹配7000万个目标。
宇宙进化图谱（emu）中约一半的射电波源是来自我们所在的银河系，恒星形成过程的碎片导致射电波的发射。
另一半是由银河系中心的巨型黑洞喷射电子喷流引起的，从而在银河系的两侧产生两个巨大的射电斑。
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图中的射电星系（武仙座a）由黑洞提供能量，根据美国国家射电天文台获得的图像可知，射电辐射（红色）与光辐射（白色）相互重叠。
宇宙进化图谱（emu）将它们看成一条线上的三个发射斑。但是，你如何从一条线上的三个巨型星系（如银河系）中分辨出其中之一？这很困难。
聪明的自动算法，如神经网络，仍处于起步阶段，还不能胜任这项工作。但是，人类的大脑是真的擅长于此。
射电星系动物园计划
射电星系动物园（rgz）计划应运而生，由两位年轻的科学家接管领导责任，分别是来自澳大利亚国立大学的朱莉?班菲尔德（julie banfield）和西澳大利亚大学的艾薇?王（ivy wong）。
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射电星系动物园
经过两年的交互界面设计，及技术原型的试运行，rgz于2013十二月正式启动。此后，rgz取得了巨大的成功，大约有10000人与射电波源配对，最终的结果是完成大约160万的交互匹配。
主流科学是在两条不同的路径上发展的。也许我们所知的较好的一条需要进行细致的分析，以检验一个假设或理解事物是如何工作的，比如利用大型强子对撞机寻找希格斯玻色子。
这条路径解决了科学中的“已知的未知”。另一条路径是当科学家进行某事时，意外地偶然发现并非他们寻找和期待的东西，如暗能量。
公民科学是一样的。射电星系动物园计划要求人们将射电望远镜拍摄的图像与红外望远镜拍摄的图像匹配。这是一项艰难的工作，但是对人类了解宇宙的进程非常重要。
有些时候，他们偶尔会遇到重大发现。
星系团
当两名俄罗斯公民科学家伊万?特伦特夫（ivan terentev）和蒂姆?马托尼（tim matorny）注意到一个奇怪的射电源时，他们利用rgz将射电波和红外光源进行了交互匹配。
“他们发现了一些甚至我们认为不可能的东西”，班菲尔德博士说。
俄罗斯人发现的仅仅是描述c形“广角尾星系”的射电斑发出的射电波之一。
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c形“广角尾星系”，电子喷流被吹回到银河系然后飞向星际气体。
这些罕见的现象是由巨型黑洞喷射电子喷流引起的，并且在这种情况下，飞向星际气体的过程中被吹向一侧，从而使其弯曲成c形。
弯曲的尾部特征是存在星际气体的明显标志，并且象征着宇宙中已知的最大的星系团。
特伦特夫和马托尼发现的广角尾星系是迄今为止的最大的一个星系，它所属的星系团现在被称为马托尼-泰伦蒂芙星系团（matorny-terentev cluster）。
该星系团距离地球10亿光年远，由至少40个星系组成，标志着构成我们的宇宙的丝状与卷须状的宇宙网中一个交汇点。
尽管星系团对于宇宙很重要，但它们也是出了名的难以发现，广角尾星系可能会成为寻找他们的最佳方式之一。
然而，从数以百万计的射电源中找出广角尾部特征，如同大海捞针。
近期发表在英国皇家天文学会月刊上的一篇论文，详细阐述了这一发现。
我们对于星系团是知之甚少，但它是了解我们的宇宙是如何发展的关键。该发现让我们离弄清楚这一问题更近了一步。
那么下一步是什么？显然，射电星系动物园（rgz）将继续下去，谁知道会有什么其他新的发现呢。但即使rgz以足够快的速度将宇宙进化图谱（emu）中的7000万个星系进行分类，我们的机器学习算法也无法很好的完成。
所以，我们将利用射电星系动物园的功能来训练机器学习算法。未来的rgz公民科学家不仅要分类星系，还要了解下一代算法。
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