中新社西寧3月13日電 (記者 孫睿)記者13日從青海冷湖天文觀測基地獲悉，該基地墨子巡天望遠鏡研究團隊日前在時域天文數據挖掘領域取得重要進展。研究團隊針對墨子巡天望遠鏡(WFST)的海量數據，成功開發了一款基于深度學習架構的潮汐瓦解事件(Tidal Disruption Event, TDE)自動分類器。

　　該分類器宛如一位不知疲倦的“AI捕手”，能在海量巡天數據中精準捕捉黑洞吞噬恒星、釋放耀眼焰火的壯觀瞬間。相關成果發表在國際著名天文學期刊《天體物理學雜志》(The Astrophysical Journal)上。

　　本研究不僅為墨子巡天望遠鏡提供了強大的科學數據處理“利器”，也為即將到來的時域天文學大數據時代提供了可靠的中國方案。目前，研究團隊已將該算法率先部署于墨子巡天望遠鏡的深場巡天數據中，并成功篩選出約20個極具潛力的TDE候選體。

　　墨子巡天望遠鏡由中國科學技術大學、紫金山天文臺、青海省海西州共建，采用國際先進的主焦光學系統設計和主鏡主動光學矯正技術，具備大視場、高像質、寬波段的特點，可實現每三個晚上巡測整個北天球一次，是目前北半球光學時域巡天能力最強的設備。

　　冷湖天文觀測基地位于青海省海西州茫崖市冷湖鎮賽什騰山區域，平均海拔約4000米。(完)