银河系里应该飘着上亿个黑洞，但天文学家到现在只确认了70个。剩下的去哪儿了？不是它们不存在，而是我们根本看不见。最近，南安普顿大学的一个项目决定换个思路——把找黑洞这件事，交给普通人来做。
这个项目叫Black Hole Hunters（黑洞猎手），挂在公民科学平台Zooniverse上。它的核心逻辑说起来很简单：既然黑洞本身不发光，那就别盯着黑洞看，盯着它从前面经过的星星看。
为什么黑洞这么难找
黑洞会吸收光，所以天文学家没法像找恒星或者系外行星那样，直接"看"到它。有些黑洞确实会发出X射线和射电波，但前提是它正好在吞噬附近的行星或恒星——相当于它正在"吃饭"，嘴边有残渣，我们才能看见。
如果它只是独自在虚空中漂着，不吞噬任何东西，那在常规天文观测手段面前，它基本就是完全隐形的。
按照恒星演化模型推算，银河系里应该存在数亿个黑洞。已找到的70个，和这个数字之间的差距，大到让人有点不安。
爱因斯坦留下的"备用方案"
好在天体物理学里有个老熟人总能救场——爱因斯坦。更准确地说，是他的广义相对论。
当黑洞从一颗恒星前方经过时，那颗恒星的光会绕着黑洞弯曲，产生一种效应，通常被称为微引力透镜。在更广阔的宇宙尺度上，这种效应能形成非常壮观的图像，名字也很直白，叫"爱因斯坦环"。
但微引力透镜通常是一次性的。从我们的视角看，一个黑洞从一颗恒星前面经过，只会发生一次。
不过这条规则有个例外：有时候黑洞会和一颗恒星配成一对，但它并不吞噬这颗恒星。这种情况下，就不是一次性的微引力透镜事件了——随着黑洞绕伴星公转，透镜效应会周期性地重复出现。这种效应有个专门的名字，叫引力自透镜。
Black Hole Hunters要找的，正是这种引力自透镜。
从地面到太空，从人工到AI
这个项目最初创建于2021年，当时优先处理的是SuperWASP巡天项目的光度数据。但地面观测数据有个老问题：噪声大，而且受天气影响，数据里有很多缺口。
项目的创建者Adam McMaster博士——他原本是开放大学的学生，最近转到了南安普顿大学——决定换一套数据处理流程，把项目重新上线。
数据管线有两大变化。
第一，改用TESS（凌星系外行星巡天卫星）的数据。TESS在太空而不是地面，它本来是用来找系外行星的，也因此每隔几分钟就记录下数十万颗恒星的光变曲线——这恰好是搜索引力自透镜的理想数据集。
第二个变化，你可能已经猜到了：引入AI。具体来说，是一个机器学习算法，把这些恒星的光变曲线分成"有意思"和"没意思"两类。用现代AI工具做这件事，McMaster博士和同事能在几天内筛完数百万条光变曲线——如果靠人工，这得花上几十年。
但AI不是万能的。机器学习算法仍然会被太阳黑子和脉动变星之类的东西骗到，TESS本身有时也会出故障。所以最终判断，还是需要一双人类的眼睛。
不需要天文学学位，只需要会看图案
这双眼睛不需要经过专业训练。南安普顿大学本科生、同时也是项目志愿者的Grace Clarke在一份新闻稿里提到，Black Hole Hunters需要的是基本的图案识别能力，而不是天文学学位。
项目最终能提供的，是一些值得用更高级望远镜对准的"兴趣区域"，用来专门寻找这类自透镜黑洞。
说白了，志愿者做的事情，是在海量光变曲线里找出那些"看起来不太对劲"的重复模式。AI已经帮忙筛掉了绝大部分明显无聊的数据，剩下的是需要人眼确认的可疑对象。
43%的进度，和一群还没放弃的人
公民科学项目有个公认的难题：志愿者流失。Black Hole Hunters正在经历一轮媒体宣传，希望能吸引更多志愿者来完成分类任务。根据项目在Zooniverse上的页面，它目前完成了大约43%，自2021年10月以来，已有近23000名志愿者贡献了将近1200万次分类。
如果你有兴趣参与这个项目，甚至有可能在银河系里发现一个全新的黑洞，可以前往该项目的Zooniverse页面查看。
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