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【「深圳科学家用AI发现超16万种RNA病毒」】「深圳高校发现超16万余种新病毒」病毒与人类健康密切相关,但人类已确认的病毒种类仅有5000余种,是病毒世界的冰山一角。中山大学深圳校区科研团队与阿里云合作开发的LucaProt人工智能算法,能够对病毒和非病毒基因组序列进行深度学习,并在数据集中自主判断病毒序列。利用这套算法,研究团队发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒,是已知病毒种类的近30倍。相关研究发表于国际学术期刊《细胞》。「深圳高校团队运用AI发现新病毒」(科技日报)科技日报的微博视频
科学家利用人工智能发现迄今为止距其主星最近的最小行星 近日,由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,并成功在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星,其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星,类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务,相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上。
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近日,由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,并成功在开普勒望远镜2017年释放的恒星测光数据中发现5颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星,其中4颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星,类似火星大小。 这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务。这些火星大小的行星提供了更加多样化的系外行星样本,为理解超短周期行星形成机制提供新线索。相关研究成果已发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》上。 超短周期行星在类太阳恒星的发生率很低,只有大约0.5%。到目前为止,总共找到145颗超短周期行星,其中只有30颗小于地球半径。经过5年努力,研究团队成功开发新算法(GPFC),相比国际上流行的BLS法,该算法的搜寻速度提高了约15倍,检测准确度和完备度分别提高约7%。 这些超短周期行星的存在,为行星系统的早期演化、行星—行星相互作用以及恒星—行星相互作用的动力学(包括潮汐力和大气侵蚀)研究提供了重要线索,对行星形成理论研究有重大意义。该研究成果也充分显现了人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的应用潜力。
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