2020 年 02 月 11 日

人工智能助力研究宇宙結構和暗能量

（ ShutterStock ）

這個宇宙看上去好像是由星系群和大量的空曠地帶組成，但是美國宇航局（ NASA ）的多個前沿宇宙模型都認為，宇宙由大量看不見的實體構成。比如暗物質和暗能量，暗物質把星系群聯繫在一起；暗能量似乎對宇宙的膨脹起到關鍵作用。可是這只是理論猜想，這樣的軟件就在幫助科學家分析各種可能性。

建造這個模擬器的團隊稱，這個工具使用最新的各種觀測數據，有能力研究「宇宙原始結構」的各種可能性，以及隨著時間的推移暗物質在宇宙中分布的變化。

「我們用超級電腦建了一個極大的數據庫，花了三年時間，但是現在我們在一個筆記本電腦上幾秒鍾就能重建一個。」京都大學基礎物理學研究所（ Yukawa Institute for Theoretical Physics ）副教授西日隆弘（ Takahiro Nishimichi ）說。

「我希望這個工具能幫我們解決現代物理最重要的謎題——暗能量到底是什麼。我覺得這個工具在自然科學及和社會科學等其他領域也有用途。我覺得數據科學有極大的發展潛力。」

在媒體發布會上，研究組說這個工具在初步測試階段已經展現了很不錯的分析能力。在幾秒鍾內，這個工具就預測到其他幾份研究提出的效應和模型，包括星系圖景 Hyper Suprime-Cam Survey 項目，以及 SDSS 數字天空調查（ Sloan Digital Sky Survey ）。

這個工具從海量數據中快速「學習」，「猜測出新規律」。

對於人工智能工具，數據是最關鍵的元素。研究人員說，超級電腦已經建造了「幾百個虛擬的宇宙」，暗物質和暗能量模擬器在此基礎上，根據數據作出預測，不用每次重建模擬宇宙。

研究人員表示迫切需要大量的數據，希望不斷輸入未來十年得到的各種最新觀測結果。

科學家普遍認為，暗能量和暗物質是當今天文物理學未來十年裡首要的研究內容，它是貫穿宇宙學、天體物理學和基礎物理學最重要的線索。

原文網址：https://www.epochtimes.com/b5/20/2/11/n11860257.htm