中（zhōng）新网北（běi）京3月6日电 (记（jì）者（zhě） 孙自法)人工智（zhì）能(AI)技（jì）术在（zài）天文（wén）学领域应（yīng）用效果（guǒ）如何（hé）？国际知名学（xué）术（shù）期刊（kān）《自然（rán）》北京时间3月6日凌晨在线发表一（yī）篇天文（wén）学（xué）论文（wén）称，一（yī）种新（xīn）型机（jī）器学习方（fāng）法或能（néng）让（ràng）天文学家更（gèng）快确定（dìng）双（shuāng）中（zhōng）子星合（hé）并的位置（zhì）--。

双中（zhōng）子星合并（bìng）的（de）艺术（shù）呈（chéng）现图(图片来自MPI-IS&A.Posada)-_。施普林格（gé）·自然 供图（tú）

论文作（zuò）者（zhě）表示，这是通过一种算法去（qù）研究来自中子（zǐ）星（xīng）合并（bìng）的引力波（bō）辐射（shè），当信号抵达地球时只需（xū）一秒就（jiù）能（néng）对合（hé）并事（shì）件进行（háng）识别和（hé）定位_-。这种对来（lái）自恒星合并的引力波（bō）的（de）自（zì）动探（tàn）测，或（huò）提（tí）供（gòng）出对此类（lèi）宇宙（zhòu）事件的新（xīn）认知（zhī）——。

该论（lùn）文介绍（shào），地球上的探测器能捕捉到双（shuāng）中子星合并的引力（lì）波信（xìn）号（hào），但（dàn）仍需（xū）快（kuài）速的（de）后（hòu）续观（guān）测才能理（lǐ）解这些恒（héng）星的（de）组成（chéng）以及它们（men）碰撞时（shí）会发生什么🏉。传统方（fāng）法有（yǒu）时（shí）无（wú）法快（kuài）速获得数（shù）据，以便在（zài）合并（bìng）后的（de）关键（jiàn）时刻将望远（yuǎn）镜对准来源（yuán）🍀。基（jī）于机器学习（xí）的方法（fǎ）能加快分析过程，但（dàn）与信号（hào）长度和复杂性（xìng）相关（guān）的（de）挑战（zhàn）导（dǎo）致对合并位（wèi）置（zhì）的预（yù）测精度（dù）较低_。

在（zài）本项研（yán）究（jiū）中，论（lùn）文第一作者兼通（tōng）讯（xùn）作（zuò）者、德（dé）国马克斯·普朗克智（zhì）能系统（tǒng）研（yán）究（jiū）所Maximilian Dax和同事提出（chū）了（le）一种（zhǒng）机器（qì）学习方（fāng）法（fǎ），命名为DINGO-BNS|。该方（fāng）法能在探测到（dào）引力波（bō）后对双（shuāng）中子星合并进行（háng）高精度（dù）的表征和（hé）定位，其算法不仅显（xiǎn）著（zhe）快（kuài）于（yú）更早的迭代版（bǎn）本，而且结（jié）果的精（jīng）度也提高了30%🎃🎨。

双中子星（xīng）合并（bìng）的艺（yì）术呈现（xiàn）图(图片来自MPI-IS&A.Posada)|_。施普林（lín）格·自然（rán） 供图

论文作（zuò）者总结指（zhǐ）出，DINGO-BNS获得（dé）的（de）详细信（xìn）息（xī）能用于（yú）确（què）定哪些事（shì）件（jiàn）最值得使用（yòng）昂贵的望远镜（jìng）时间💫。他（tā）们（men）认（rèn）为，这种（zhǒng）天文学（xué）领域应用人工智（zhì）能的（de）方（fāng）法，未来或（huò）能改进用于探（tàn）测其他类型的引（yǐn）力波来（lái）源（yuán），提升人（rén）类对整（zhěng）个宇（yǔ）宙的（de）认（rèn）识（shí）🎴。(完)

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