中国科学院利用人工智能，发现迄今为止距其主星最近的最小行星

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IT之家 10 月 14 日消息，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队，研发了一种结合 GPU 相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并在开普勒（Kepler）2017 年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于 1 天的超短周期行星。▲ 已知行星半径和行星轨道半长轴分布以及五个新发现的超短周期行星（红点）其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务。相关研究成果发表在《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。IT之家附论文链接：https://academic.oup.com/mnras/article/534/3/1913/7762975据介绍，经过 5 年的努力和创新，科研团队开发了结合 GPU 相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法 GPFC。该算法比国际上流行的 BLS 法搜寻速度提高了约 15 倍，检