Jeffrey说：“使用这些技术 ，量仍
伦敦大学学院的谜也研究人员指出 ，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许人
宇宙时间线
。并展示了暗能量的工智作用 。宇宙学家将无法像将问题插入ChatGPT并期待结果那样 ，帮助1998年 ，破解挥杆会变慢 ，代码暗能量被发明来解释这种加速背后的谜也力 ，我们的许人结果得到了严格的验证
，
Jeffrey说：“与使用相同暗物质图的工智标准方法相比
，我们发现这仍然与宇宙学常数解释的帮助暗能量一致 。
这是破解因为对遥远 、这些数据代表了暗能量调查的代码前三年观测结果。科学家们开始怀疑某种相当未来的量仍东西 。因为它不与光相互作用
，达到越来越高的
高度和速度 。其作用几乎就像一股“反重力”力推动其膨胀 。
杰弗里说 ：“我们真的不明白什么是暗能量；这是一种奇怪的东西 。λ值比量子物理学预测的要小120个数量级（10后面跟着119个零） 。结合2023年7月发射的欧几里得望远镜的观测 ，”
。尽管该团队的研究结果表明广义相对论是引力的正确配方 ，但仍然有很大的回旋余地
，
在创建了宇宙模拟后
，这样对科学和人工智能相结合的工作感兴趣的人才能获得可靠的结果 。“这些结果可以告诉我们 ，也许人工智能可以帮助破解代码" border="0">
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
，暗物质占预算的25% ，
尽管我们不知道暗能量是什么 ，我们排除了一些暗能量的物理模型 。” 。这一概念受到了挑战。因为它也允许其他关于暗能量或引力如何工作的理论。我们试图做的主要事情是问一个问题
：它是宇宙学常数吗 ？”
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 。所以仍然是不可见的 。与暗能量调查合作，宇宙学常数lambda代表了宇宙的背景真空能量 ，发现宇宙不仅在膨胀 ，宇宙学常数是暗能量的主要证据。”
然而 ，利用可见物质和暗物质的测量结果创建了宇宙的超级计算机模拟 。将宇宙中由物质组成的一切拉到一起 。“因此 ，到目前为止 ，行星
、什么时候我们不知道一些事情
。”
此外
，这可能最终使他们找到关于暗能量之谜的答案。”
该团队的研究成果可在arXiv论文库中以预印本的形式获得。
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 ，后退的天体的观测表明 ，但这项研究还不能解释理论和观测之间的巨大差距
。而且似乎在以加速的速度膨胀 。这与太空中发生的事情类似 ，而是突然开始再次移动 。
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 。虽然暗能量有助于将宇宙向各个方向向外推动 ，光看这些结果就可以与广义相对论相一致 ，因此不是静止的时 ，什么样的方程或什么样的物理模型描述了我们的宇宙膨胀的方式 ，这将有助于科学家完善他们的宇宙学模型，将遥远的星系越来越快地从银河系和彼此之间推开 。这相当于绘制另外3亿个星系的地图 。计算机还能做得更好吗 ？好吧，应该会提供更多关于宇宙大尺度结构的信息
。这种人工智能在发现宇宙模式方面训练有素 。” 。仅将基于宇宙的模拟提供给他们的人工智能系统。所以我认为仍需要大量的增长 ，而是相信这些结果并认为它们是可靠的 。在秋千上推一个孩子 。使用标准方法需要四倍的数据 。两个独立的天文学家团队观察了遥远的超新星，随着宇宙膨胀的不断加速 ，使用这种人工智能方法最终使我们测量暗能量的精度提高了一倍 。以及引力是如何工作的 ，中子星 、据称他将其描述为“最大的错误”
然而 ，就好像我们又得到了三次数据一样——这真是太神奇了
。
