本文探讨了利用Juno任务数据重建木星内部磁场的方法，采用物理信息神经网络（PINN）进行分析，结果与Juno数据拟合良好。同时，研究介绍了ExoMDN模型，通过机器学习处理系外行星的质量分布，展示了神经网络在重力反演和行星系统不稳定性预测中的应用，证明了其准确性和高效性。