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　　中新社西宁3月13日电 (记者 孙睿)记者13日从青海冷湖天文观测基地获悉，该基地墨子巡天望远镜研究团队日前在时域天文数据挖掘领域取得重要进展。研究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(Tidal Disruption Event, TDE)自动分类器。

　　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。相关成果发表在国际著名天文学期刊《天体物理学杂志》(The Astrophysical Journal)上。

　　本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。

　　墨子巡天望远镜由中国科学技术大学、紫金山天文台、青海省海西州共建，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。

　　冷湖天文观测基地位于青海省海西州茫崖市冷湖镇赛什腾山区域，平均海拔约4000米。(完) 【编辑:李岩】

　　据测算，交通运输业碳排放约占我国碳排放的%。