接触双星是一个强相互作用的双星系统，其中两个组成恒星充满了罗氏瓣，组成恒星周围有一个共同的包络线。随着数以千计的接触双星光变曲线的发布，目前的方法通常需要几个小时或几天才能得出接触双星的参数。

中国科学院云南天文台丁旭博士和季开凡教授与中国科学技术大学李旭智合作，提出了一种基于机器学习的方法，可以快速获得接触二进制文件的参数和错误。

这项研究发表在10月18日的《天文学杂志》上。

研究人员首先利用神经网络(NN)建立了接触双星的参数与光变曲线的映射关系，得到了一个不受第三光影响的模型和一个受第三光影响的模型，分别。

这两种模型产生的光变曲线误差小于千分之一量级，结合马尔可夫链蒙特卡洛算法(MCMC)可以快速得到接触二进制的参数和对应误差。与传统方法相比，该方法不仅满足精度要求，而且在相同运行条件下，速度提高了四个数量级。

这种方法可以推导出大量联系人二进制文件的参数。接下来，研究人员将对空间望远镜的TESS巡天数据和地面望远镜的ZTF巡天数据中的接触双星进行统计分析。