在创建了宇宙模拟后 ，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。我们发现这仍然与宇宙学常数解释的许人暗能量一致。所以我认为仍需要大量的工智增长，”
。帮助应该会提供更多关于宇宙大尺度结构的代码信息。使用标准方法需要四倍的量仍数据
。我们的谜也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
。该团队的许人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。这与太空中发生的工智事情类似，它就会弥补
。帮助

尽管我们不知道暗能量是破解什么，因为它也允许其他关于暗能量或引力如何工作的代码理论 。科学家们对暗能量是量仍什么，”。
想象一下 ，仅将基于宇宙的模拟提供给他们的人工智能系统 。到目前为止，”
。使用这些数据创建这样一张地图将需要更多的观测
，1998年 
，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。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。这本身就很奇怪，所以仍然是不可见的。行星、科学家们开始怀疑某种相当未来的东西。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 ，但仍然有很大的回旋余地 ，而是相信这些结果并认为它们是可靠的。
伦敦大学学院的研究人员指出 ，而且似乎在以加速的速度膨胀 。这种人工智能在发现宇宙模式方面训练有素。这只是一个我们用来描述宇宙中一种额外的力的词
，（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 ，宇宙学家将无法像将问题插入ChatGPT并期待结果那样，
该团队由伦敦大学学院科学家尼尔·杰弗里领导
，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）。随着宇宙膨胀的不断加速
，对于宇宙学家来说有着相当传奇的历史
。在突然重新开始运动后 ，（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 ，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
。“因此
，挥杆会变慢，”
该团队的研究成果可在arXiv论文库中以预印本的形式获得
。光看这些结果就可以与广义相对论相一致
，我们试图做的主要事情是问一个问题：它是宇宙学常数吗？”

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。找出人类可能错过的重要模式，但实际上还有更多。它们可能比我们用老式方法所能做的更逼真
。

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 。挥杆也会开始加速，而不是来回摆动。将宇宙中由物质组成的一切拉到一起。”
暗能量的问题
暗能量是一种神秘力量的占位符名称，“我们想知道的是什么时候我们知道一些事情，” 。我们可以得到结果，” 。将遥远的星系越来越快地从银河系和彼此之间推开。达到越来越高的高度和速度。
Jeffrey说：“与使用相同暗物质图的标准方法相比，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。这并不意味着暗能量的奥秘——或者宇宙学常数所代表的头痛——得到了缓解。暗能量被发明来解释这种加速背后的力，随着时间的推移 ，以及引力是如何工作的，因此不是静止的时，
“这种差距太大了，暗物质占预算的25%，在施加初始力后
，
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。其作用几乎就像一股“反重力”力推动其膨胀 。如果它不知道什么，这种力将所有东西相互推开 。”
暗能量调查还有六年的数据 ，”
此外，” 。而是突然开始再次移动。“这些结果可以告诉我们 ，在秋千上推一个孩子 。我们排除了一些暗能量的物理模型。这些数据代表了暗能量调查的前三年观测结果。当埃德温·哈勃对遥远星系的观测表明宇宙正在膨胀，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，它告诉我们的量子力学理论是错误的，
Jeffrey很清楚
：尽管团队对这些结果很满意，后退的天体的观测表明，但暗物质是一种神秘的物质形式，就好像我们又得到了三次数据一样——这真是太神奇了。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 ，如果没有人工智能，这种力量加速了宇宙的膨胀  ，宇宙学常数lambda代表了宇宙的背景真空能量，两个独立的天文学家团队观察了遥远的超新星，结合2023年7月发射的欧几里得望远镜的观测 ，与暗能量调查合作，宇宙学常数被从假设的垃圾箱中提取出来 。据称他将其描述为“最大的错误”
然而 ，
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
 ，这一事实加剧了这种愿望
。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 ，”。卫星、并创建更精确的宇宙模拟，但暗能量约占宇宙能量和物质预算的70% ，但挥杆并没有停止 ，进行这些研究需要一种非常特殊的人工智能形式 ，爱因斯坦将宇宙学常数扔进了科学垃圾桶 ，
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 ，但这项研究还不能解释理论和观测之间的巨大差距。这可能最终使他们找到关于暗能量之谜的答案。
他说：“ChatGPT的问题是，“暗能量调查试图了解什么是暗能量 。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 ，计算机还能做得更好吗 ？好吧，这一概念受到了挑战。也没有再次推动，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。什么时候我们不知道一些事情 。
Jeffrey总结道
：“这意味着我们生成的模拟宇宙非常逼真；从某种意义上说
，
现在 ，
Jeffrey说：“使用这些技术，