人工智能揭示了隐藏在搜索系外行星的复杂数学中的未被发现的联系

　　根据真实的天文观测数据进行训练的人工智能（AI）系统现在已经超越了天文学家，通过过滤大量的数据来发现新的爆炸星，识别新类型的星系，并检测大质量恒星的合并，提高了世界上最古老科学的新发现率。但是加州大学伯克利分校的天文学家们发现，一种人工智能算法可以揭示更深层次的东西：隐藏在广义相对论所产生的复杂数学中的未被发现的联系--特别是该理论如何被应用于寻找其他恒星周围的新行星。 　　在5月23日发表在《自然-天文学》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在此类行星系统经过背景恒星前方并短暂地使其变亮时，为更快地探测到系外行星而开发的--这一过程被称为引力微透镜--发现现在用于解释这些观测的几十年前的理论是非常不完整的。 　　1936年，阿尔伯特·爱因斯坦用他的广义相对论的新理论展示了来自遥远恒星的光线如何被前景恒星的引力所弯曲，不仅使它在地球上看到的时候变亮，而且常常把它分成几个光点，或者把它扭曲成一个环，现在称为爱因斯坦环。这类似于一个手摇镜头可以聚焦和强化来自太阳的光线的方式。 　　但是当前景物体是一颗带有行星的恒星时，随着时间的推移而变亮的情况--光曲线--就比较复杂了。更重要的是，往往有多个行星轨道可以同样解释一个给定的光曲线--所谓的退化。这就是人类简化了数学，而忽略了大局。 　　然而，人工智能算法指出了一种数学方法，在解释望远镜在微透镜期间检测到的东西时，可以统一这两种主要的退化现象，表明这两种“理论”实际上是一个更广泛的理论的特例，研究人员承认，这个理论可能仍然不完整。