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Article analysis:

该文章提出了一种使用机器学习自动发现真实物理系统的控制方程和隐藏属性的方法。作者使用“图神经网络”对太阳系中的太阳、行星和大型卫星进行了30年轨迹数据的动力学模拟，并使用符号回归发现了神经网络隐含学习的力学定律的解析表达式，结果显示与牛顿引力定律等价。作者认为这个方法可以从观测数据中发现未知的定律和隐藏属性。

然而，该文章存在一些问题。首先，作者没有考虑到可能存在其他因素影响天体运动，例如相互作用、引力波等。其次，作者没有提供足够的证据来支持他们所提出的方法是否适用于其他物理系统。此外，该文章没有探讨机器学习在科学研究中可能带来的风险和局限性。

此外，该文章似乎过分强调了机器学习在加速科学发现方面的潜力，并未平等地呈现双方观点。虽然该方法可以从观测数据中发现未知定律和隐藏属性，但它并不能完全替代传统科学研究方法。

总之，尽管该文章提出了一个有趣且具有潜力的想法，但它需要更多证据来支持其有效性，并应注意到可能存在的风险和局限性。