经炳灵学院精心组织、专项辅导，7名优秀本科生首度入选中国科学院国家天文台“科创计划”。其中，人工智能学院学生詹翌璇、陈怡婷、石芮源于今年暑假赴北京，分别进入“星光质检师：用AI为海量光学数据评估‘打分’”、“寻找银河系吞并矮星系的观测证据”和“基于机器学习的天体分类与参数估计”项目组学习。第一阶段学习结束后，3名同学返校，畅谈收获与感悟。
“科研是一个需要去‘找’的事情”
从写代码的思维到做科研的方法。在校期间，詹翌璇做的主要是写代码、跑程序、排查故障。到了国家天文台，聆听导师传授研究方法，与组员深度交流，她逐渐意识到，科研不是“把代码跑通”，而是“用代码回答一个科学问题”。以前做调研，她会把它当成“检索任务”来完成：找论文、列指标，最后以一份报告收尾。现在她认识到，指标不是随便列一列就行，每一个指标的选择背后，都对应着具体的科学目标和观测策略。
体验真正的科研现场。在学校里，数据是老师处理好的；来到国家天文台，她发现真实的数据是从望远镜传下来的原始信号，需要经过大量处理才能变成可用的数据。展示汇报环节，詹翌璇向导师及组员介绍了自己已完成的代码量达6000行的C++系统、已取得的软件著作权，以及正在开展的GNN推荐系统和本次项目的文献梳理情况。导师肯定了她的代码功底，同时提醒她，代码只是工具，真正有价值的是代码背后对科学问题的理解与表达。
本次交流学习，詹翌璇深刻体悟到，科研是一个需要去“找”的事情，个人只有在发现问题、寻找方法、反复验证中，才能抵达真知。接下来，她将坚持问题意识，不断求索、勤于思辨，推进课题研究进程。
“不仅学到了知识与方法，更收获了坚持科研的动力与信心”
导师授课中提到了具体的望远镜、观测项目和数据格式，非天文专业出身的陈怡婷对一些专用术语有些陌生，但她很快弄清了：科研不是在电脑上敲代码，而是一整套流程，包括提出问题、设计观测、获取数据、处理数据、分析数据并得出结论。随后，导师为她系统讲解了课题的研究思路，包括从何处入手、过程中需要运用哪些知识、最终要达成什么目标，层层递进、清晰透彻。导师的精辟讲授让她深受启发，她逐渐认识到，科研并非零散的努力，而是一条有起点、有路径、有终点的完整路线——选题要有依据，方法要有逻辑，目标要可衡量。
进入交流环节，项目组成员逐一阐述了各自对课题的理解，他们对数据的严谨把握、对文献脉络的清晰梳理，彰显出务实的学术品格与求真意识。轮到陈怡婷汇报时，她既紧张又兴奋。导师和组员进行了提问，并给出了宝贵的建议。检视自身，她明确了差距与短板，加深了对研究方向的认识，也愈发重视对细节的打磨与逻辑的推敲。她体会到，银河系的并合历史或许就隐藏在晕结构、恒星流与恒星的化学组成之中，而她要做的，正是从这些“痕迹”里寻找矮星系被吞并的证据。
本次交流学习，陈怡婷不仅学到了知识与方法，更收获了坚持科研的动力与信心。返回学校后，她将发扬严谨治学的精神，补齐能力短板，努力追寻星空背后的答案。
“立志深耕专业核心技能”
石芮源全程沉浸式体验了国家天文台浓厚的科研氛围。她谈到，不同于校园课堂的理论教学，天文台的各项研究都紧扣国家深空探测、天体观测、宇宙数据解析等重大科研任务。导师向团队成员讲解了现代天文学的核心痛点：当下天文观测设备（光学望远镜、射电观测系统、深空探测卫星）每天都会产生海量、高维度、非结构化的观测数据，传统的人工处理与基础统计分析已完全无法胜任数据筛选、降噪、拟合与建模工作，而计算机技术正是现代天文研究的核心底层支撑。导师还介绍了计算机技术在天文领域的落地应用。
在汇报交流环节，石芮源聆听了师姐分享交叉学科学习的经验，进一步认识到，计算机从来不是孤立的工具学科，而是航空航天、天文探测、深空探索等国家前沿科研领域的基础核心工具；日常所学的编程开发、数据结构、数据库、人工智能、并行计算等知识，都是支撑国家深空科技发展的关键能力。
“科创计划”第一阶段学习结束，石芮源跳出了纯计算机编程、算法、系统开发的单一学习视角，真切感受到计算机技术与天文科学深度交叉融合的科研魅力，也对交叉学科研究、国家重大科研工程的技术支撑逻辑有了全新、立体的认知。正视短板不足，立志深耕专业核心技能，未来她将主动关注天文信息学、空间大数据、智能观测技术等交叉领域，努力将计算机技术与前沿科研场景相结合，不断成长为人工智能时代的复合型人才。
