使用新算法构建的宇宙三维模型几天前，引入了
第一个基于人工智能的宇宙模拟器 。 开发人员声称仿真器足够快且准确，该项目的创建者甚至惊讶于AI“理解”了一些似乎不应该意识到的因素。
总的来说，对宇宙建模的想法并不是什么新鲜事：科学家几十年来一直使用计算机模拟来评估宇宙中发生的进化过程。 以前，已经证明了基于传统方法的项目可以证明可接受的结果。 但是现在出现了一些新东西-基于机器学习的宇宙模拟器。 该系统使您可以在几毫秒内获得所需的结果。
开发人员对他们的项目的评价如下：“我们基于深度机器学习构建了一个神经网络，以评估宇宙的结构。 该项目显示出比标准系统更好的结果，可以推断出所提供的AI模型之外的数据。”
因此，如果您提供AI重力数据，它将快速计算系统尚未提供的其他变量和数据。 暗物质含量的计算就是一个例子。
因此，该团队没有在考虑暗物质的数据上训练其系统（称为“深密度位移模型”（D3M））。 神经网络根本没有相关数据。 尽管如此，她仍然能够独立计算所有参数，而无需使用已有的数据。
“可以将这种情况与被教导识别猫和狗的神经网络进行比较，但可以独立学习识别大象。 项目经理说：“没人知道这是怎么发生的，这个谜还没有解决。”
开发模拟器本身是为了帮助其他领域的天体物理学家和科学家探索太空，以填补我们宇宙历史上的空白。
事实是，实际上这是一个非常奇怪而神秘的地方。 人类才刚刚开始逐渐理解使我们能够以我们了解现代世界的形式塑造现代世界的法律。 人工智能可以帮助我们准确地了解宇宙的发展是如何发生的，以及进化将朝哪个方向发展。
AI是由纽约Flatiron研究所计算天体物理学中心的一组科学家开发的。 通过计算机建模，天体物理学家可以提供一种有效的工具，以了解在不同情况下太空将如何发展。 建模需要成千上万的操作，但是系统运行良好。
值得注意的是，研究人员仅向他们的系统提供重力数据，相信它可以让您确定在行星和恒星层面发生的大多数过程。
从一开始，专家
们就在8000多种不同的宇宙模拟基础上训练了他们的神经网络，这些模拟是先前使用其他程序创建的。 结果，当新算法启动时，它使得在短短30毫秒内重新创建直径为6亿光年的宇宙模型成为可能。 尽管传统系统在类似任务上花费了300多个小时，但与其他程序相比，该错误不超过3％。
