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来自美国和韩国的一组天体物理学家在人工智能 (AI) 的帮助下创建了一张新的暗物质分布图。 神经网络的深度学习方法使得揭示像网络一样连接星系的神秘的线状结构成为可能。
普遍接受的理论说，每股 暗物质 占宇宙所有物质的80%。 它是人眼看不见的，并且在现有设备的帮助下也无法记录下来。 然而，假设它是一个名为 宇宙网.
在他的 研究 天体物理学家使用了一种全新的方法，即机器学习。 他们训练了一个神经网络，以根据有关星系分布和运动的可用数据建立模型。 得益于此，人工智能学会了预测暗物质的分布。
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为了训练神经网络，科学家们使用了大量名为 Illustris-TNG 的星系模拟。 此外，还特别选择了与我们银河系具有可比性的模拟星系。 这有助于准确确定需要哪些星系特性来预测暗物质的分布。 然后，研究人员将他们的模型应用于来自 Cosmicflow-3 星系目录的真实数据。 结果，本地宇宙中已知的可见结构和以前未知的结构都一致地显示在地图上。
特别是，人工智能在地图上显示了连接星系的相对较小的线状结构。 该作品的作者将这些结构命名为 星系之间的桥梁. 当然，它们现在需要进一步研究。
研究人员认为：“局部宇宙地图的存在开启了宇宙学研究的新篇章。” - 我们可以研究暗物质的分布如何与其他发射数据相关联，这将有助于我们了解暗物质的性质。 我们现在可以直接研究这些线状结构，这些隐藏在星系之间的桥梁。”
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