字面意义上称量宇宙可能听起来像一项不可能的任务，但可以做到——至少在一定程度上。几十年来，天体物理学家一直依靠所谓的“积分电子压力”来衡量星系团的质量，这涉及到光子和引力之间的相互作用，以及许多其他复杂的因素。但这种替代方法绝非完美，而且往往会根据星系团的各种影响得出不太可靠的测量结果。然而，现在，研究人员认为他们已经开发出了一种（相对而言）简单的解决方案，并得到了一些人工智能的协助。
正如本月发表在《美国国家科学院院刊》上的一篇论文所述，一个由高等研究院、弗拉蒂研究所计算天体物理学中心（CCA）、普林斯顿大学等机构的研究人员组成的团队利用了一种名为“符号回归”的人工智能工具来改进他们的星系测量。正如CCA的合作者发布的一份声明所解释的那样，该工具“基本上会尝试不同的数学运算符组合——例如加法和减法——与各种变量进行组合，以找出哪个方程最符合数据。”
[相关：我们终于有了月球水的详细地图。]
该团队首先将一个包含大量星系团的前沿宇宙模拟输入该工具，然后人工智能找到了可以提高质量估算准确性的变量。之后，人工智能生成了一个新方程，在新方程中，在长期以来基于积分电子压力的版本之上增加了一个新的项。通过逆向工作，研究人员发现气体浓度与星系团中估算质量不太可靠的区域相对应——即位于星系核心的超大质量黑洞。
“从某种意义上说，星系团就像一个球形的甜甜圈，”CCA的公告描述道。“新方程提取了甜甜圈中心可能导致较大误差的‘果酱’，而是关注‘面团’般的外部区域，以获得更可靠的质量推断。”
无论如何，该团队将人工智能编写的新方程输入了一个包含数千个模拟宇宙的数字套件，并发现它可以产生变异性减少 20% 至 30% 的星系团质量估算。“这真是太简单了；这就是它的美妙之处，”该研究的合著者兼CCA研究员Francisco Villaescusa-Navarro 在声明中说道。“‘简单’，当然，对于那些不从事称量星系工作的人来说，可能有点言过其实了，但有一点是肯定的——现在听起来很想吃一个果酱甜甜圈。”
