1. 星系分類：隨著天文望遠鏡技術的發展，積累了海量的星系圖像數據。深度卷積神經網絡（CNN）等AI技術被成功應用于星系分類，能夠自動學習從原始像素到高級星系特征的映射，從而實現對星系的快速準確分類。
2. 瞬態天體檢測：瞬態天體，如超新星和小行星，是天文學研究的重要目標。差異成像和機器學習算法的結合使得這類天體的檢測更為高效。通過比較不同時間點的天文圖像，機器學習算法能夠識別出這些變化，及時發現瞬態天體。
3. 光譜分析：恒星和星系的光譜包含了豐富的信息，手動解析既復雜又耗時。深度學習算法，特別是循環神經網絡（RNN）和卷積神經網絡（CNN），已經被成功應用于自動光譜分析。這些算法能夠學習從光譜到物理參數的映射，快速準確地預測新光譜的物理參數。
4. 微弱信號搜尋與數據分析：最近的一項重大成果是上海天文臺葛健研究員帶領的國際團隊，利用人工智能的深度學習方法，在國際斯隆巡天三期釋放的類星體光譜數據中搜尋到了107例宇宙早期星系內的冷氣體云塊成分的關鍵探針——中性碳吸收體。這一發現對探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，展示了人工智能在天文海量數據中探尋微弱信號的廣泛應用潛力和前景。

綜上所述，AI技術在天文大數據應用研究領域的應用已經取得了顯著的成果，不僅提高了數據處理的效率和準確性，還為天文學研究提供了新的視角和方法。隨著技術的不斷發展，我們有理由期待AI在天文領域發揮更大的作用。