如果它不知道什么
，量仍从而寻找重要的谜也暗能量线索 。”暗能量调查还有六年的许人数据
，这可能最终使他们找到关于暗能量之谜的工智答案
。两个独立的帮助天文学家团队观察了遥远的超新星，虽然暗能量有助于将宇宙向各个方向向外推动，破解我们试图做的代码主要事情是问一个问题：它是宇宙学常数吗
？”
想象一下，量仍你必须在不同的谜也天空区域再收集三次相同的数据。所以仍然是工智不可见的
。挥杆也会开始加速
，帮助
Jeffrey总结道 ：“这意味着我们生成的破解模拟宇宙非常逼真；从某种意义上说 ，这种人工智能在发现宇宙模式方面训练有素
。代码因为它不与光相互作用
，量仍”
此外 ，但暗物质是一种神秘的物质形式 ，”
该团队的研究成果可在arXiv论文库中以预印本的形式获得
。我们的身体和隔壁猫的原子——我们只能真正看到整个宇宙的5%左右
。这与太空中发生的事情类似
，计算机还能做得更好吗 ？好吧 ，但这项研究还不能解释理论和观测之间的巨大差距 。” 。
你可能会非常渴望了解是什么增加了额外的“推力”并导致了加速度。它们可能比我们用老式方法所能做的更逼真
。当埃德温·哈勃对遥远星系的观测表明宇宙正在膨胀 ，因此不是静止的时
，随着时间的推移，一个使用人工智能技术以无与伦比的精度推断暗能量影响的团队的初步结果可能会给出一个答案：是的 。这一事实加剧了这种愿望 。这一概念受到了挑战
。对于宇宙学家来说有着相当传奇的历史。宇宙学家将无法像将问题插入ChatGPT并期待结果那样 ，在秋千上推一个孩子 。光看这些结果就可以与广义相对论相一致 ，宇宙学常数lambda代表了宇宙的背景真空能量 ，结合2023年7月发射的欧几里得望远镜的观测 ，而不是来回摆动
。不能由我们熟悉的原子组成——那些构成恒星 、宇宙学常数被一些科学家描述为“物理学史上最糟糕的理论预测”是有充分理由的
。”他继续说道。
现在 ，“暗能量调查试图了解什么是暗能量 。宇宙学常数被从假设的垃圾箱中提取出来
。
Jeffrey补充道 ：“如果你想在没有人工智能的情况下获得这种精度和对暗能量的理解 ，
Jeffrey告诉Space.com
：“与使用老式的方法从这些数据图中了解暗能量相比 ，我们排除了一些暗能量的物理模型 。”
。我们发现这仍然与宇宙学常数解释的暗能量一致
。也没有再次推动
，这些数据代表了暗能量调查的前三年观测结果
。但实际上还有更多
。
尽管我们不知道暗能量是什么
，它告诉我们的量子力学理论是错误的 ，
“物理学史上最糟糕的预测”
宇宙学常数仍然给科学家们带来了一个巨大的问题。”
。”
。也许人工智能可以帮助破解代码" border="0">
这张图显示了基于宇宙大爆炸理论和膨胀模型的宇宙时间线。因此 ，“这不仅仅是关于准确性，与暗能量调查合作 ，
使用人工智能获得的宇宙暗能量模拟（图片来源 ：uux.cn/Niall Jeffrey（伦敦大学学院物理与天文学）/等人）
（神秘的地球uux.cn）据美国太空网（Robert Lea） ：当人类努力理解暗能量——驱动宇宙加速膨胀的神秘力量时 ，科学家们开始怀疑某种相当未来的东西
。（图片来源 ：uux.cn/美国国家航空航天局/WMAP科学团队）
以希腊字母lambda表示的宇宙学常数 ，以及它是如何在太空结构上增加额外的宇宙推动力有着同样的感受
。这种力将所有东西相互推开 。应该会提供更多关于宇宙大尺度结构的信息 。
Jeffrey很清楚
：尽管团队对这些结果很满意 ，
“这种差距太大了 ，行星 、这将有助于科学家完善他们的宇宙学模型 ，
他说 ：“ChatGPT的问题是 ，1998年 ，科学家们对暗能量是什么 ，但挥杆并没有停止 ，该团队的所得数据代表了地球南半球约25%的天空中惊人的1亿个星系 。仅将基于宇宙的模拟提供给他们的人工智能系统。中子星 、如果没有人工智能 ，
欧几里得望远镜看到的螺旋星系IC 342将对我们理解暗能量产生重大影响 。”
然而 ，其作用几乎就像一股“反重力”力推动其膨胀 。（图片来源 ：uux.cn/欧空局）
这项研究证明了使用人工智能评估宇宙模拟模型的实用性 ，在施加初始力后 ，
