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記者14日從中國科學院獲悉，利用人工智能技術，中國科學院上海天文臺等單位的科研人員發現了五顆直徑小于地球、軌道周期短于1天的超短周期行星。其中四顆，是迄今為止發現的距其主星最近的最小行星，大小類似火星。這是天文學家首次利用人工智能一次性完成搜尋疑似信號和識別真信號任務。相關研究成果在線發表于《皇家天文學會月報》。

超短周期行星是指那些軌道周期小于1天的行星，它們以極近的距離環繞其主恒星運行，通常體積較小、質量較輕，表面溫度極高。到目前為止，天文學家共找到145顆超短周期行星，其中只有30顆半徑小于地球半徑。“理解超短周期行星的相對豐度及其特性，對于檢驗理論模型至關重要。然而，已知的超短周期行星樣本量太小，它們的統計特征和出現率很難精確了解。”論文通訊作者、中國科學院上海天文臺研究員葛健說。

此次，葛健團隊創新設計了一種結合GPU相位折疊和卷積神經網絡的深度學習算法。利用該算法，他們成功在開普勒太空望遠鏡的恒星測光數據中發現五顆超短周期行星。

“這些超短周期行星的發現，為行星系統的早期演化、行星-行星相互作用以及恒星-行星相互作用的動力學（包括潮汐力和大氣侵蝕）研究提供重要線索，對行星形成理論研究有重大意義。”葛健說，這項研究為在高精度光度觀測數據中快速、高效搜尋凌星信號提供了新的研究方式，也充分顯現了人工智能在天文海量數據中探尋微弱信號的廣泛應用潛力和前景。

（中國科學院供圖）