由牛顿首先提出的三体问题是物理学中著名的复杂计算，涉及到给定初始位置和速度，计算三个重力相互作用的物体的运动，例如地球，月球和太阳。新的神经网络有望找到比现有技术快一亿倍的解决方案。由爱丁堡大学和英国剑桥大学，葡萄牙的阿威罗大学以及荷兰的莱顿大学的研究人员团队开发了一个深层的人工神经网络（ANN），该神经网络在经过培训的现有三体问题数据库上进行了培训，并提供了一系列经过精心设计的解决方案。训练有素的人工神经网络可以取代现有的数值求解器。研究人员简化了该过程，只在平面中包含三个等质量的粒子，所有粒子均以零速度开始，然后运行了一个名为 Brutus 的现有三体问题求解器，运行了上万次。在该培训的基础上，然后为新的人工神经网络提供了 5,000 个新方案，然后将其结果与 Brutus 自己的预测进行比较。神经网络与 Brutus 提出的结果非常吻合。