开展基于人工智能的脉冲星自动搜索技术研究，训练能够从观测数据中自动识别脉冲星候选体的神经网络，应用到脉冲星数据分析中。

开发脉冲星数据库，收录世界已发现的脉冲星数据以及正在研究尚未公开发表的数据，提供脉冲星核候选体检所匹配、验证、比对分析等功能，提供数据库与超算平台的接口。

基于超算平台开展脉冲星搜索软件PRESTO的关键算法优化，一直热点程序到GPU或众核，提高软件执行效率。

针对超高时间分辨FRB搜索，准备好数据集和长FFT及在线搜索流程（优化频率采样，实时识别，消色散和步进策略等），力争搞笑用满E次算力，首次探测到最短持续时间的爆发。

得到新脉冲M5G的轨道及计时参数，结合FAST和Arecibo历史数据，对M5ABCDE这五颗Arecibo一探测多年的脉冲星进行计时参数的更新。

搭建基于齐鲁师范学院及超算平台CPU和GPU集群的脉冲星周期搜寻及单脉冲搜寻的搜索流程，批量处理FAST望远镜CRAFTS巡天和3045项目格点观测数据，实现最搞笑的脉冲星发现效率。