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在人工智能与太空探索深度融合的今天，一项名为"跨星系自动化数据挖掘"的软件开发项目正引发科学界的广泛关注。这款创新软件通过整合深度学习与天体物理学算法，首次实现了对多源星系数据的智能关联分析，为人类探索宇宙奥秘提供了全新工具。
突破性技术架构该软件采用三层分布式计算框架：
1. 数据采集层通过量子通信网络实时接收来自哈勃、韦伯等太空望远镜的原始数据
2. 分析层运用改进的卷积神经网络识别星系形态、物质分布等128维特征
3. 知识发现层通过生成对抗网络(GAN)模拟宇宙演化模型，自动生成可验证的科学假设
在试运行阶段，系统已取得两项突破：
• 发现3个疑似存在暗物质异常分布的星系团
• 识别出20组此前未被注意的类星体周期性辐射模式
这些发现已通过国际天文联合会验证，相关论文将发表于《天体物理学杂志》。
项目首席科学家艾琳娜·科斯莫表示："这不仅是数据处理技术的飞跃，更改变了我们获取宇宙知识的方式。软件平均每天能产生相当于传统团队半年工作量的分析结果。"随着算法迭代，该系统预计将在系外行星搜寻、宇宙膨胀速率测算等领域带来更多突破。