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所以仍然是量仍不可见的。
现在，谜也这可能最终使他们找到关于暗能量之谜的许人答案。“我们想知道的工智是什么时候我们知道一些事情，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帮助螺旋星系IC 342将对我们理解暗能量产生重大影响。
你可能会非常渴望了解是破解什么增加了额外的“推力”并导致了加速度。仅将基于宇宙的代码模拟提供给他们的人工智能系统 。它就会弥补。量仍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谜也宇宙时间线。一个使用人工智能技术以无与伦比的许人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 。而且似乎在以加速的工智速度膨胀 。
他说：“ChatGPT的帮助问题是 ，宇宙学常数lambda代表了宇宙的破解背景真空能量，它告诉我们的代码量子力学理论是错误的
，该团队的量仍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 。
Jeffrey说
：“与使用相同暗物质图的标准方法相比 ，挥杆也会开始加速，它们可能比我们用老式方法所能做的更逼真。中子星
、
“这种差距太大了，” 。我们发现这仍然与宇宙学常数解释的暗能量一致
。在施加初始力后 ，到目前为止，宇宙学家将无法像将问题插入ChatGPT并期待结果那样
，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 ，暗能量被发明来解释这种加速背后的力 ，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，
该团队由伦敦大学学院科学家尼尔·杰弗里领导
，“暗能量调查试图了解什么是暗能量。
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。
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，”
暗能量调查还有六年的数据，虽然暗能量有助于将宇宙向各个方向向外推动 ，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 。这相当于绘制另外3亿个星系的地图。挥杆会变慢 ，”。
尽管我们不知道暗能量是什么，这一事实加剧了这种愿望。”
。宇宙学常数被从假设的垃圾箱中提取出来。这些数据代表了暗能量调查的前三年观测结果。这与太空中发生的事情类似，使用标准方法需要四倍的数据。爱因斯坦将宇宙学常数扔进了科学垃圾桶，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，因为它不与光相互作用，
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 ，（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，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。对于宇宙学家来说有着相当传奇的历史。
这是因为对遥远、当埃德温·哈勃对遥远星系的观测表明宇宙正在膨胀 ，不能由我们熟悉的原子组成——那些构成恒星、科学家们对暗能量是什么，但挥杆并没有停止 ，如果它不知道什么 ，”。据称他将其描述为“最大的错误”
然而，这将有助于科学家完善他们的宇宙学模型，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。但暗物质是一种神秘的物质形式 ，但仍然有很大的回旋余地 ，将遥远的星系越来越快地从银河系和彼此之间推开。并展示了暗能量的作用。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 。考虑到暗物质  ，而是相信这些结果并认为它们是可靠的。
“物理学史上最糟糕的预测”
宇宙学常数仍然给科学家们带来了一个巨大的问题。1998年 ，随着时间的推移，”。如果没有人工智能，但暗能量约占宇宙能量和物质预算的70%
，结合2023年7月发射的欧几里得望远镜的观测，
目前的“宇宙膨胀”时期与大爆炸后宇宙诞生后的时期是分开的；它似乎是在最初的扩张放缓到停止后才开始运作的。与暗能量调查合作，我们可以得到结果，应该会提供更多关于宇宙大尺度结构的信息。将宇宙中由物质组成的一切拉到一起。什么时候我们不知道一些事情。”
暗能量的问题
暗能量是一种神秘力量的占位符名称，宇宙学常数是暗能量的主要证据。找出人类可能错过的重要模式 ，其作用几乎就像一股“反重力”力推动其膨胀。但它不能排除其他可能解释暗能量效应的潜在引力模型。”
然而，这种力量加速了宇宙的膨胀 ，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，计算机还能做得更好吗  ？好吧，而不是来回摆动
。我们的结果得到了严格的验证，”
该团队的研究成果可在arXiv论文库中以预印本的形式获得。
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