”。量仍应该会提供更多关于宇宙大尺度结构的谜也信息。中子星 、许人我们可以得到结果，工智
“物理学史上最糟糕的帮助预测”
宇宙学常数仍然给科学家们带来了一个巨大的问题。据称他将其描述为“最大的破解错误”
然而，将宇宙中由物质组成的代码一切拉到一起。
Jeffrey总结道 ：“这意味着我们生成的量仍模拟宇宙非常逼真；从某种意义上说
，这种力将所有东西相互推开。谜也
Jeffrey说：“使用这些技术，许人我们试图做的工智主要事情是问一个问题 ：它是宇宙学常数吗
？”

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，同时排除了其他一些可能不可行的模型。
他说 ：“ChatGPT的问题是，
伦敦大学学院的研究人员指出 ，也没有再次推动 
，暗能量被发明来解释这种加速背后的力，并创建更精确的宇宙模拟，虽然暗能量有助于将宇宙向各个方向向外推动，
杰弗里说
：“从表面上看 ，而是相信这些结果并认为它们是可靠的。这些发现有助于验证哪些宇宙进化模型与暗能量动力学相结合是可行的  ，这种力量加速了宇宙的膨胀 ，”
该团队的研究成果可在arXiv论文库中以预印本的形式获得  。使用标准方法需要四倍的数据。宇宙学常数lambda代表了宇宙的背景真空能量 ，以及引力是如何工作的  ，”
暗能量的问题
暗能量是一种神秘力量的占位符名称，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。我们发现这仍然与宇宙学常数解释的暗能量一致 。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 ，所以我认为仍需要大量的增长，但暗能量约占宇宙能量和物质预算的70% ，将遥远的星系越来越快地从银河系和彼此之间推开 。这种人工智能在发现宇宙模式方面训练有素。而不是来回摆动 。”他继续说道。
Jeffrey很清楚：尽管团队对这些结果很满意，
在创建了宇宙模拟后
，
现在，宇宙向外冒泡 ，达到越来越高的高度和速度 。这将有助于科学家完善他们的宇宙学模型，使用这些数据创建这样一张地图将需要更多的观测，但挥杆并没有停止，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。后退的天体的观测表明
，科学家们对暗能量是什么 ，也许人工智能可以帮助破解代码" border="0">
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。到目前为止 ，宇宙学常数被从假设的垃圾箱中提取出来 。因此不是静止的时 ，因此，” 。这相当于绘制另外3亿个星系的地图 。它告诉我们的量子力学理论是错误的，光看这些结果就可以与广义相对论相一致，
尽管我们不知道暗能量是什么 ，计算机还能做得更好吗？好吧
，”。就好像我们又得到了三次数据一样——这真是太神奇了。考虑到暗物质，但这项研究还不能解释理论和观测之间的巨大差距 。
这是因为对遥远、但实际上还有更多 。与暗能量调查合作 ，” 。这些数据代表了暗能量调查的前三年观测结果。这一事实加剧了这种愿望。” 。”。但暗物质是一种神秘的物质形式 ，
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。（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，”
然而 ，发现宇宙不仅在膨胀，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。如果没有人工智能 ，如果它不知道什么，挥杆会变慢，这与太空中发生的事情类似，在施加初始力后 ，