基于机器学习的方法能加快分析过程，传统方法有时无法快速获得数据，该算法不仅显著快于更早的迭代版本，这种方法未来或能改进用于探测其他类型的引力波来源，对这些信号的探测和分析可以让我们深入了解其背后的过程，但仍需快速的后续观测才能理解这些恒星的组成以及它们碰撞时会发生什么，对这些信号的探测和分析可以让我们深入了解其背后的过程。

而且结果的精度也提高了30%，一种新型机器学习方法能让天文学家更快确定双中子星合并的位置，DINGO-BNS获得的详细信息能用于确定哪些事件最值得使用昂贵的望远镜时间，imToken钱包下载，该过程会发出引力波和电磁辐射，图片来自：MPI-IS A. Posada ，对这些信号的探测和分析可以让我们深入了解其背后的过程，名为DINGO-BNS，以便在合并后的 关键时刻 将望远镜对准来源，（来源：中国科学报 冯维维） 双中子星合并的艺术呈现图， 研究者指出，当信号抵达地球时只需一秒就能对合并事件进行识别和定位，该方法能在探测到引力波后对双中子星合并进行高精度的表征和定位，这种对来自恒星合并的引力波的自动探测或提供了对这些宇宙事件的新认知，提升我们对整个宇宙的认识。

AI助力更快探测恒星合并 德国科学家研究发现， 马普学会智能系统研究所的Maximillian Dax和同事提出了一种机器学习方法，图片来自：MPI-IS A. Posada ? 双中子星合并的艺术呈现图。

图片来自：MPI-IS A. Posada ? 双中子星合并的艺术呈现图。

地球上的探测器能捕捉到双中子星合并的引力波信号，该过程会发出引力波和电磁辐射，但与信号长度和复杂性相关的挑战导致对合并位置的预测精度较低，。

这种方法可研究来自中子星合并的引力波辐射。

该过程会发出引力波和电磁辐射，相关研究3月6日发表于《自然》。