德国科学家发现，一种新的机器学习方法可以帮助科学家更快地确定双中子星合并的位置。这种方法可以研究中子星合并的引力波辐射，当信号到达地球时，自动识别和定位合并事件只需要一秒钟。这种对恒星合并引力波的自动检测可能为这些宇宙事件提供了新的认识。相关研究于3月6日在自然界发表。

地球上的探测器可以捕捉到双中子星合并的引力波信号，但仍然需要快速的后续观察来理解这些恒星的组成和它们碰撞时会发生什么。传统方法有时无法快速获取数据，以确保眼镜在合并后的关键时刻对准来源。基于机器学习的方法可以加快分析过程，但与信号长度和复杂性相关的测试导致合并位置的预测精度较低。

Maximilliann学会智能系统研究所 Dax提出了一种叫DINGO的机器学习方法。-BNS，这种方法可以在探测到引力波后，对双中子星进行高性能的表征和定位。该算法不仅显著快于更早的迭代版本，而且提高了30%的结果精度。

研究人员指出，DINGO-BNS获得的详细信息可以用来确定哪些事件最值得使用昂贵的眼镜时间。这种方法可以改善我们对未来整个宇宙的认知，以检测其他类型的引力波来源。