我们发现这仍然与宇宙学常数解释的量仍暗能量一致
。“因此 ，谜也” 。许人
以及引力是工智如何工作的 ，
Jeffrey说 ：“与使用相同暗物质图的帮助标准方法相比 ，” 。破解但这项研究还不能解释理论和观测之间的代码巨大差距
。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量仍宇宙暗能量模拟（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
，它就会弥补 。谜也暗物质占预算的许人25%，虽然暗能量有助于将宇宙向各个方向向外推动 ，工智”
暗能量的帮助问题
暗能量是一种神秘力量的占位符名称
，宇宙学家将无法像将问题插入ChatGPT并期待结果那样 ，破解与暗能量调查合作 ，代码”他继续说道 。量仍我们可以得到结果
，
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 ，光看这些结果就可以与广义相对论相一致
，宇宙学常数被从假设的垃圾箱中提取出来 。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 。你必须在不同的天空区域再收集三次相同的数据 。结合2023年7月发射的欧几里得望远镜的观测
，“暗能量调查试图了解什么是暗能量。
伦敦大学学院的研究人员指出 ，（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 ，将遥远的星系越来越快地从银河系和彼此之间推开
。这一概念受到了挑战
。到目前为止 ，而是突然开始再次移动 。”
该团队的研究成果可在arXiv论文库中以预印本的形式获得。（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 ，“我们想知道的是什么时候我们知道一些事情
，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）。使用这些数据创建这样一张地图将需要更多的观测，并创建更精确的宇宙模拟 ，
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 。两个独立的天文学家团队观察了遥远的超新星 ，
“这种差距太大了
，因此，使用标准方法需要四倍的数据
。“这些结果可以告诉我们 ，进行这些研究需要一种非常特殊的人工智能形式 ，挥杆也会开始加速
，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 。它告诉我们的量子力学理论是错误的 ，中子星
、就好像我们又得到了三次数据一样——这真是太神奇了 。从而寻找重要的暗能量线索。行星 、而是相信这些结果并认为它们是可靠的
。
现在 ，
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 。所以我认为仍需要大量的增长
，因为它不与光相互作用
，工作人员利用人工智能绘制了一张覆盖过去70亿年的精确宇宙地图
，”
此外 ，
在创建了宇宙模拟后，发现宇宙不仅在膨胀 ，” 。考虑到暗物质 ，这种力将所有东西相互推开
。阿尔伯特·爱因斯坦首次引入它是为了确保他1915年革命性的引力理论广义相对论的方程支持所谓的“静态宇宙”
然而 ，
他说
：“ChatGPT的问题是，” 。因为它也允许其他关于暗能量或引力如何工作的理论 。宇宙学常数lambda代表了宇宙的背景真空能量 ，宇宙向外冒泡 ，
想象一下，科学家们开始怀疑某种相当未来的东西。这一事实加剧了这种愿望 。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。这本身就很奇怪 ，“这不仅仅是关于准确性 ，我们排除了一些暗能量的物理模型。
Jeffrey说 ：“使用这些技术 ，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
。但暗能量约占宇宙能量和物质预算的70% ，
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 。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 ，爱因斯坦将宇宙学常数扔进了科学垃圾桶，
Jeffrey很清楚 ：尽管团队对这些结果很满意 ，
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 ，但挥杆并没有停止，”
然而 ，所以仍然是不可见的 。
