#人工智能与天文学#
根据真实天文观测数据训练的人工智能（AI）算法现在正在筛选大量数据，它在发现新的爆炸恒星、识别新型星系和检测大质量恒星合并方面比天文学家更胜一筹，这加速了天文学的新发现。但加州大学伯克利分校的天文学家认为，人工智能可以揭示出更深层次的东西。
广义相对论引申出的复杂数学中隐藏着未知的联系——特别是，如何将该理论应用于发现其他恒星周围的新行星。发表在Nature Astronomy杂志上的一篇论文中，研究人员描述了一种人工智能算法是如何开发出来的。当这类行星系统经过背景恒星前并短暂地使其变亮时，该算法可以更快地探测到系外行星（这一过程被称为引力微透镜效应），从而说明现在用来解释这些观测现象的理论是不完整的。
换言之，在以往的理论中，人类简化了数学而忽略了更大的图景。而人工智能算法指出了一种数学方法，可以更好解释望远镜在引力微透镜效应过程中检测到的东西——当然，研究人员承认，这个理论可能仍然不完整。
话虽如此，这项研究依然是人工智能和机器学习的一个里程碑，它暗示了未来的研究在机器学习的帮助下将会蓬勃发展。
美国航天局的罗曼空间望远镜计划于2027年发射，其主要目标之一是通过引力微透镜效应发现更多的系外行星。这项技术的一项优势在于它可以探测到质量更小的行星，包括地球大小的行星。它们离恒星很远，位置相当于太阳系中的木星或土星。
而人工智能提出了一种从新的角度看透镜方程的方法，并发现数学背后真正深层的东西。人工智能正在成为天文学的新兴工具。
图为一个行星系统的艺术想象图。
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