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恒星作为宇宙的基本组成部分，其研究对于理解大规模宇宙结构至关重要。然而，测量恒星的基本属性如质量、半径和温度却面临着巨大的挑战。由于恒星距离地球极其遥远，传统的观测方法往往难以精确测量。
在这一背景下，双星系统成为了天文学家的得力助手。双星系统由两颗恒星围绕共同质心旋转组成，其运动遵循开普勒的和谐定律。通过测量双星系统的轨道大小和周期，天文学家能够计算出系统的总质量，这就像用天平称量天体一样。
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然而，开普勒的和谐定律并未能提供恒星半径的信息。为此，天文学家依赖于食双星系统。当双星系统的轨道平面与望远镜的视线对齐时，恒星会互相掩食，通过简单的几何学计算，天文学家能够得出恒星的半径。
尽管食双星系统为恒星测量提供了宝贵的数据，但测量过程仍然复杂且耗时。恒星在双星系统中的旋转和相互拉扯会导致变形，增加了测量的难度。为了应对这一挑战，天文学家采用了复杂的计算机模型，这些模型需要大量的计算时间。
近年来，人工智能技术的引入为恒星测量带来了革命性的变化。通过深度学习神经网络，天文学家能够快速模拟双星系统，大大减少了计算时间。这种方法不仅提高了效率，还使得在短时间内分析大量双星系统成为可能。
人工智能在恒星测量中的应用，不仅限于双星系统。其基本原理适用于任何复杂的物理模型，从天气预报到股市分析，AI 技术正在加速许多实际应用的发展。
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