Di Sante说："它本质上是一台有能力发现隐藏模式的机器 。当我们看到这个结果时 ， 我们说 ， '哇 ， 这比我们预期的要多' 。我们真的能够捕捉到相关的物理学 。"
训练机器学习程序需要相当大的计算能力 ， 该程序运行了整整几个星期 。好消息是 ， 现在他们的程序得到了优化 ， 处理其他问题后不必从头开始 。
【AI|人工智能将10万个方程的量子物理问题减少到只有4个】最终 ， 最大的开放性问题是新方法在更复杂的量子系统中的效果如何 ， 这种技术在处理重正化组的其他领域时又令人兴奋的可能性 ， 如宇宙学和神经科学 。

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