AI 赋能LAMOST：开启天文学研究的新时代

本文探讨了人工智能（AI）与大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜（LAMOST）的深度融合，如何推动天文学研究的范式变革。背景方面，LAMOST凭借其大视场和多目标观测能力，积累了海量光谱数据，但传统数据处理方法面临效率瓶颈。研究目的在于利用AI技术（如深度学习、生成对抗网络、主动学习）提升数据处理效率，以揭示银河系结构、测量恒星物理参数、发现特殊天体（如白矮星、碳星、极端贫金属星等），并推动天文学研究从传统方法向数据驱动的智能化范式转变。结论指出，AI与LAMOST的协同已显著提升数据处理和天体发现效率，如通过智能算法加速古银盘和系外行星发现；同时，该融合面临数据质量、标注样本稀缺、模型解释性不足及计算资源需求大等挑战。未来，随着LAMOST-II升级和AI技术（如可解释AI、虚拟观测）的进一步发展，这一协同有望深化对银河系化学-动力学图谱的构建，实现智能化观测决策，开启天文学研究的新纪元。