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要知道，我們目前掌握的系外行星探測技術並不能提供精確的軌道信息，但我們可以通過分析我們所知道的行星軌跡進行建模，從而對其機理有一個大致的了解。不幸的是，有很多潛在的軌道，即使使用強大的超級計算機，對數十億個軌道進行建模也需要花費很長時間。

丹尼爾·塔馬約（Daniel Tamayo）是美國宇航局哈勃研究項目普林斯頓天體物理科的研究員，而這種新型人工智能模擬計算法正是由他所創，以作為研究人員目前所使用的“蠻力”計算的替代方案。

根據丹尼爾·塔馬約的說法，將潛在穩定軌道與不穩定軌道分離，在計算上實現的話是非常困難的，即使在目前的超級計算機上也是如此，因為需要探索的軌道太多了。

丹尼爾·塔馬約研發的SPOCK系統通過將行星相互作用的簡化模型與機器學習技術相結合的方式簡化了這一複雜計算過程。這樣可以迅速排除最不穩定的選擇，而在幾秒鐘內完成幾千個合理軌道上的計算過程。根據丹尼爾·塔馬約給出的測試結果來看，這種新型的計算方式要比傳統方法快上10萬倍。

雖然SPOCK系統不能確切地告訴你系外行星究竟是什麼樣子，但它可以排除絕對不穩定的那些可能。這有助於天文學家縮小觀測範圍，並很大程度上提升他們研究遙遠系外行星的科學進程。

也許有一天我們會有足夠強大的儀器來獲得系外行星軌道的精確圖像，但現在，我們只能把它留給人工智能技術來處理，你說對嗎？歡迎評論區給我留言，更多精彩內容請關注我的頻道。