科技日报记者 张添福
3月13日，记者从墨子巡天望远镜研究团队获悉，该团队针对墨子巡天望远镜（WFST）的海量数据，成功开发了一款基于深度学习架构的潮汐瓦解事件（TDE）自动分类器。相关成果发表在国际著名期刊《天体物理学杂志》上。
墨子巡天望远镜总设计师、中国科学技术大学天文与空间科学学院副院长孔旭介绍，该分类器宛如一位不知疲倦的“AI捕手”，能在海量巡天数据中精准捕捉黑洞吞噬恒星、释放耀眼焰火的壮观瞬间。
孔旭表示，该研究不仅为墨子巡天望远镜提供了强大的科学数据处理“利器”，也为即将到来的时域天文学大数据时代提供了可靠的中国方案。
目前，研究团队已将该算法率先部署于墨子巡天望远镜的深场巡天数据中，并成功筛选出约20个极具潜力的TDE候选体。
墨子巡天望远镜位于青海省海西蒙古族藏族自治州的冷湖世界级天文观测研究基地。该望远镜由中国科学技术大学、紫金山天文台、海西蒙古族藏族自治州共建，采用国际先进的主焦光学系统设计和主镜主动光学矫正技术，具备大视场、高像质、宽波段的特点，可实现每三个晚上巡测整个北天球一次，是目前北半球光学时域巡天能力最强的设备。
据悉，青海省科技部门围绕打造冷湖世界级天文观测研究基地，从政策、项目、资金等多方面给予基地全方位支持，持续推动基地高质量发展。
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