在研究气体行星如木星和土星的组成时，科学家们面临着一个挑战：如何准确模拟氢原子在极端条件下的行为。这些行星主要由氢组成，因此理解氢在高温高压下的行为对于揭示这些行星的内部结构至关重要。传统的计算机模拟方法在捕捉氢原子的量子行为方面存在局限性，即使采用了最先进的机器学习辅助量子蒙特卡洛（QMC）技术，也难以完全模拟氢原子的复杂相互作用和物质的不同相态。
为了简化这一复杂任务，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队开发了一种机器学习模型，该模型通过量子蒙特卡洛（QMC）模拟进行训练。这种方法使得量子力学模拟能够在前所未有的原子数量下进行，从而有可能理解需要模拟成千上万个原子在长时间内的行为的大型相态行为。
通过这些模拟，研究人员发现了一个之前未被观察到的固态氢的新相态。通常，固态氢中的分子接近球形，并形成六角密堆积结构，但在某个阶段，分子变成了椭圆形，被一位研究人员描述为类似鸡蛋的形状。