在浩瀚宇宙中，伽马射线暴（Gamma-Ray Bursts, GRBs）是最为强烈的恒星级爆发现象之一，其能量释放可以达到太阳终身辐射能量数百万到数十亿倍。这些事件以极高的光度和短暂但强烈的伽马射线辐照著称，是探索宇宙物理过程、研究极端条件下的物质行为以及追踪宇宙演化史的一种独特工具。

自1973年首次被船帆座卫星探测到以来，科学家们一直致力于解密伽马暴之谜。最初，一些研究者认为这些现象发生在银河系内部，而另一些则推测它们来自更远处的大质量恒星核心塌缩或中子星-黑洞系统碰撞。1990年代，BATSE探测器上空记录了大约3000个GRB，这些数据明确支持了GRB起源于遥远宇宙的事实。

随着技术的进步，我们对GRB有了更多了解，但许多问题仍未得到答案。例如，瞬时辐射机制、中心引擎以及高能光子的产生方式仍然是个谜。此外，不同类型GRB之间存在复杂且多样化的关系，比如长暴可能与Ic型超新星相联系，而短暴则可能与双中子星或中子星-黑洞并合有关。

近年来，科学家们通过观测到伴随中的千新星（kilonova）等信号进一步证实了这两类模型。此外，由于其高度非凡的能量输出和空间分布特性，使得GRB成为了研究粒子加速、高能物理过程以及早期宇宙形成和演化等领域的一个重要窗口。

然而，在利用这些事件进行深入研究时，还存在一个挑战，那就是快速准确地识别出新的伽马暴。这通常涉及复杂的人工设置阈值，并且由于时间紧迫，这限制了对低阈值爆发事件的手段。在这种背景下，基于深度学习方法进行自动化识别变得尤为重要，它不仅能够提高效率，也能够减少人为干预带来的误差。

最近，一项中国科学院高能物理研究所所长张鹏主导的小组提出了一种利用卷积神经网络（CNN）来识别GRB的心智算法，该模型已经展示出了令人瞩目的性能指标，如96.57% 的准确率。这项工作不仅增强了我们对于GRBs潜在应用价值的理解，也为未来对这一领域更深入探索提供了新的视角，即通过分析大量数据集中的复杂模式，可以揭示隐藏在形态学中的信息，从而重新审视我们对这些自然现象背后的物理规律。