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为满足暗物质探测器升级需求和其他科研项目对地下空间的使用，清华大学和雅砻江公司开启实验室二期项目建设，把地下可用实验空间增加到30万立方米。从4000立方米到30万立方米，足足扩大75倍，项目团队要闯过重重关卡。

　　　　本项研究通过人工智能的深度学习方法，对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析，发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。