当三个天体（例如地球，月球和太阳）彼此绕轨道运行时，它们的引力产生一个奇特的，看似不可预测的系统。自从艾萨克·牛顿爵士提出三百多年前以来，一直想弄清楚天文学家就一直困扰着这个问题。
到目前为止，传统计算机一直在忙于进行这类计算，通常需要数周甚至数月才能得出结果，但正如Live Science报道的那样，人工智能可以大大加快计算速度。
剑桥大学的研究人员已经建立了一个神经网络，他们声称它可以比传统计算机更快地解决三体问题，从而使天文学家有能力了解诸如星团坍塌或形成黑色等现象的现象。孔系统。
他们在上个月的预印本存档arXiv上发表了 他们的研究论文，但尚未经过同行评审。
该团队使用Brutus（一种高级软件程序，顾名思义，可以通过暴力解决问题），生成了约9,900个简化的三体方案。然后，他们在将Brutus与神经网络对接解决5,000个新的和未见的场景之前，将这些场景馈送到神经网络，教它如何解决它们。
结果是惊人的。剑桥团队的AI可以在不到一秒钟的时间内解决问题。布鲁图斯花了更长的时间：差不多两分钟。那是因为AI能够推断出模式，而不是逐步进行计算。
剑桥大学生物统计学家克里斯·佛利（Chris Foley）告诉《生命科学》说：“如果做得好，这个神经网络应该能够在前所未有的时间范围内为我们提供解决方案。” “因此，我们可以开始考虑在更深层的问题上取得进展，例如引力波的形成。”
但是，这种新方法有很多限制。首先，扩大计算范围可能会遇到很大的障碍。
弗利说：“我们训练性能出色的神经网络的能力与我们实际导出训练数据的能力之间存在相互作用。” “所以那里有一个瓶颈。”
但是研究人员希望创建一个“混合”系统：像Brutus这样的软件可以预先完成艰苦的工作，然后神经网络将承担“仅模拟过程中涉及更复杂计算的部分，使软件陷入困境”。弗利解释道。
