中國研發AI學習系統 突破三百多年前數學難題

【本報綜合訊】牛頓（Isaac Newton）和格雷戈裡（David Gregory）于1694年提出的“親吻數問題”迎來系統性突破。

上海科學智能研究院（下稱“上智院”）聯合北京大學、復旦大學組成研究團隊，設計多智能體強化學習系統PackingStar，在多個維度刷新親吻數與廣義親吻數紀錄，實現數學結構領域罕見的多維度、系統性突破。

逾330年前，牛頓和格雷戈裡在劍橋提出一個問題：在一顆中心球周圍，最多能緊貼放置多少顆相同的球？這就是三維空間的“親吻數問題”（Kissing Number Problem, KNP）。當維度昇高，問題便進入“無人區”。

據悉，中國的研究團隊設計強化學習系統PackingStar，將親吻數的高維堆積問題轉化為餘弦矩陣填充問題，在多智能體協作框架下探索遠超人類直覺的複雜空間。據悉，PackingStar項目通過系統性的工程優化，使計算效率顯著提昇，同時構建穩定的容錯機制，為大規模、長周期計算提供可靠支撐。

PackingStar實現跨維度連續突破，並在多個維度發現6000余個新構型。這些由AI生成的結構，數學多樣性極為豐富，包含著數學家從未想到過的構造方式。中國學者們的相關成果獲得麻省理工學院教授、離散幾何領域權威亨利·科恩（Henry Cohn）的高度評價。

研究團隊方面表示，這不是工具層面的替換，而是開創了全新的方法論，帶來了AI for Math范式的一次前移。

在研究過程中，研究團隊還逐步形成穩定的人機協作模式。三百多年前的科學問題，如今迎來新的推進方式，這意味著，在人工智能加速進入基礎科學領域、驅動科研范式變革的背景下，數學研究正呈現新的探索路徑。