中国科学院上海天文台的葛健教授所率领的国际科研团队,近期在天文探测领域取得了突破性进展。他们创新性地融合GPU相位折叠技术和卷积神经网络,开发出一种深度学习算法,并在开普勒2017年发布的恒星测光数据中,成功探测到五颗直径小于地球、轨道周期不足一天的超短周期行星。尤为引人注目的是,其中四颗行星是目前发现距离其主星最近的最小行星,体积与火星相仿。
这项成果标志着天文学家首次利用人工智能技术,一次性完成了疑似信号的搜寻和真实信号的识别任务,极大地提升了天文探测的效率与准确性。相关研究已被国际知名天文学期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)收录发表。
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