導讀：近日，由中國科學院上海天文臺葛健教授帶領的國際團隊創(chuàng)新了一種結(jié)合GPU相位折疊和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法，并成功在開普勒(Kepler)2017年釋放的恒星測光數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了五顆直徑小于地球、軌道周期短于1天的超短周期行星，其中四顆是迄今為止發(fā)現(xiàn)的距其主星最近的最小行星，類似火星大小。...
近日，由中國科學院上海天文臺葛健教授帶領的國際團隊創(chuàng)新了一種結(jié)合GPU相位折疊和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法，并成功在開普勒(Kepler)2017年釋放的恒星測光數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了五顆直徑小于地球、軌道周期短于1天的超短周期行星，其中四顆是迄今為止發(fā)現(xiàn)的距其主星最近的最小行星，類似火星大小。
這是天文學家首次利用人工智能一次性完成搜尋疑似信號和識別真信號的任務，相關(guān)研究成果發(fā)表在國際天文學期刊《皇家天文學會月報》(MNRAS)上。
