最近，中国科学院云南天文台丽江天文观测站研究员龙潜与云南大学中国西南天文研究所宇宙学研究组教授尔欣中团队合作，发现 38个新的强引力透镜候选人。相关研究结果发布在《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。螺杆泵
星系尺度的强引力透镜系统是重要的宇宙学探针，可用于深入研究宇宙学和天体物理学中的许多科学问题，例如暗物质的性质，星系的形成和演化以及测量哈勃常数。但是，经认证的强透镜系统的数量太少，这限制了相关天体物理学问题的发展。
新发现的38个强透镜候选者中的4个的图像新发现的38个强透镜候选者中的4个的图像。离心泵
如何搜索和验证更坚固的镜片样品是当前工作中的主要问题。通过开发下一代大型光度测量项目，人们期望发现数以万计的强大镜头系统。但是，如何在天体的大量图像中快速找到强大的镜头候选者呢？近年来，人工智能的飞速发展为我们提供了新的可能性。世界上相关的??研究团队已经使用了卷积神经网络方法来搜索强大的引力透镜系统。
龙潜长期从事人工智能深度学习的研究，并与二新中团队合作构建和训练卷积神经网络。神经网络根据重力透镜数据的特征使用Julia语言进行定制。它具有规模小，速度快，目标明确的特点。研究人员将其应用于欧洲南方天文台的2.6米天文望远镜（KST）千度调查中，获得了38个新的强透镜候选者。计量泵
此外，研究人员通过在不同观察条件下测试卷积神经网络的性能，并使用不同大小的训练集来训练卷积神经网络，从而测试了卷积神经网络的稳定性。在这项研究中构建的神经网络也可以应用于其他天空调查数据。管道泵
龙潜是该论文的共同通讯作者。研究工作由国家自然科学基金面上项目和云南省海外高层次人才计划资助。
