3月13日消息，据媒体报道，墨子巡天望远镜研究团队近日取得重要进展，成功开发出一款基于深度学习架构的潮汐瓦解事件（TDE）自动分类器，相关成果已发表在国际著名期刊《天体物理学杂志》上。
这一突破性工具能够高效处理墨子巡天望远镜（WFST）产生的海量数据，精准捕捉黑洞吞噬恒星时释放的耀眼宇宙“焰火”。
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，这款自动分类器犹如一位不知疲倦的“AI捕手”，可在浩瀚的巡天数据中快速识别并筛选出黑洞撕裂恒星的罕见瞬间。
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。
位于青海省海西蒙古族藏族自治州冷湖世界级天文观测研究基地的墨子巡天望远镜，由中国科学技术大学、紫金山天文台、海西州共同建设。该设备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、宽波段的综合性能，每三个晚上即可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。
青海省科技部门围绕打造冷湖世界级天文观测研究基地的目标，从政策、项目、资金等多方面给予全方位支持，持续推动基地高质量发展，为墨子巡天望远镜等重大科技设施的运行提供了坚实保障。
