人工智能应用- 天文学家的助手：06. 检测射电频率干扰

2019 年 5 月，英国皇家天文学会月刊发表了一项研究，提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的 RFI检测技术。这一技术采用了一种“全卷积网络”模型，可对射电望远镜采集的数据进行实时分析，并精准识别和标记干扰信号。图 展示了深度卷积神经网络检测 RFI 的效果。可以看到，该网络能够有效地分辨出真实信号与干扰信号。

图:用深度神经网络检测射频干扰。黄色区域：正确检测出的干扰；白色区域：误判的干扰（误认为存在干扰）；红色区域：未被检测出的干扰。图片来源：Kerrigan et al. 2019.