【新開發的人工神經網絡可以快速解決物理問題】從艾薩克牛頓爵士開始，所謂的三體迷惑了數學家和物理學家 。正如《科學警報》所解釋的，“三體涉及計算三個物體在重力作用下的運動，比如地球、月球和太陽，給定它們的初始位置和速度 。”

從表面上看 ， 這個問題似乎很簡單，但實際上，這是一個極其困難的問題 。其中一個成果是引進了一個海洋精密計時器來計算海上位置，而不是解決三體通過月亮和星星來計算這個位置的問題 。
隨著宇宙研究的快速發展，當研究人員試圖弄清楚“黑洞二進制文件如何與單個黑洞相互作用 ， 以及一些最基本的物體如何從那里相互作用時，三體成為研究人員的重要組成部分 。宇宙相互影響 。”
為了在合理的時間內使這些計算可行，科學家和研究人員求助于使用ANN(深度人工神經網絡) 。這個新系統是由來自愛丁堡大學、英國劍橋大學、葡萄牙阿威羅大學和荷蘭萊頓大學的研究小組開發的 。
這個團隊開發的人工神經網絡已經在現有的三體問題數據庫和科學家之前找到的解決方案選擇數據庫上進行訓練 。
結果是出乎意料的 。一個經過訓練的人工神經網絡有望找到比現有技術“快1億倍”的解決方案 。
最終的研究論文《牛頓與機器：用深度神經網絡解決混沌三體問題》指出：“經過訓練的人工神經網絡可以取代現有的數值求解器，從而使多體系統的快速、可擴展仿真成為現實 。突出的現象，如黑洞雙星系統的形成或致密星團中核心坍縮的起源 。”
ScienceAlert指出：“研究人員簡化了這一過程 ， 只包括平面上的三個等質量粒子，所有粒子都以零速度開始，然后運行現有的名為Brutus的三體解算器1萬次(9900次用于訓練，100次用于驗證) 。”
經過訓練 ， 新型人工神經網絡取得了顯著的效果 。它提供了5000個新方案，可以和布魯圖斯的幾乎完全實現相提并論 。
盡管該研究尚未經過同行評審 ， 但具有該領域知識和經驗的科學家仍在進行現階段的概念證明，這當然表明經過訓練的神經網絡“可能能夠與他人合作” 。當三體計算變得過于復雜，我們目前的模型無法應對時，布魯特斯和類似的系統將加入進來 。"
正如這組研究人員在論文中得出的結論：“最終，我們想象我們可以在更混沌的問題上訓練網絡(如4體和5體問題)，從而進一步減少計算負擔 。”

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