科学家新发现:迄今距主星最近的最小行星,人工智能立功!

   发布时间:2024-10-14 13:43 作者:沈瑾瑜

中国科学院上海天文台的葛健教授领导的一支国际科研团队,近期在恒星测光数据研究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,开发出一种全新的深度学习算法。这一算法在应用于开普勒(Kepler)2017年发布的恒星测光数据时,成功发现了五颗极具特色的行星。这些行星不仅直径均小于地球,而且它们的轨道周期短于1天,属于超短周期行星。尤为引人注目的是,其中四颗行星是目前为止发现的距离其主星最近的最小行星,体积与火星相仿。

这一发现对于行星科学领域而言具有重要意义,它为我们理解行星的形成与演化提供了新的视角。这些超短周期行星的发现,挑战了我们对行星系统动态的传统认知,并促使科学家们重新审视行星与其主星之间的相互作用。

葛健教授表示,这项研究充分利用了现代计算技术的优势,尤其是GPU的高性能计算能力,使得大规模数据的快速处理成为可能。同时,卷积神经网络的应用也极大地提高了数据分析的准确性和效率。这一成果不仅展示了深度学习在天文学研究中的巨大潜力,也为未来的行星探测任务提供了新的思路和方法。

此次发现的五颗超短周期行星,为科学家们提供了宝贵的研究对象。它们独特的轨道特性和物理性质,将有助于揭示行星系统的多样性和复杂性。随着后续研究的深入,我们期待能够揭开更多关于这些神秘行星的面纱。

 
 
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