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來自美國和韓國的天體物理學家團隊在人工智能 (AI) 的幫助下繪製了一張新的暗物質分佈圖。 神經網絡的深度學習方法使揭示連接星系的神秘線狀結構成為可能。
普遍接受的理論認為每股 暗物質 佔宇宙所有物質的80%。 它對人眼是不可見的，並且在現有設備的幫助下，也無法對其進行記錄。 但是，假設它是一個大型結構的骨架，稱為 宇宙網.
在他的 研究 天體物理學家使用了一種全新的方法，即機器學習。 他們訓練了一個神經網絡，以根據有關星系分佈和運動的可用數據建立一個模型。 多虧了這一點，人工智能已經學會了預測暗物質的分佈。
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為了訓練神經網絡，科學家們使用了大量名為 Illustris-TNG 的星系模擬。 此外，還特別選擇了與我們的銀河系相似的模擬星系。 這有助於準確確定預測暗物質分佈需要哪些星系特性。 然後研究人員將他們的模型應用於來自 Cosmicflow-3 星系目錄的真實數據。 結果，本地宇宙中已知的可見結構和以前未知的結構都一致地顯示在地圖上。
特別是，人工智能在地圖上顯示了連接星系的相對較小的線狀結構。 該作品的作者將這些結構命名為 星系之間的橋樑. 當然，他們現在需要進一步研究。
研究人員認為：“宇宙網局部地圖的存在開啟了宇宙學研究的新篇章。” - 我們可以研究暗物質的分佈如何與其他發射數據相關，這將有助於我們了解暗物質的性質。 我們現在可以直接研究這些線狀結構，這些隱藏在星系之間的橋樑。”
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至高者的身體，他按照自己的形象和样式創造了人類和萬物。 人是宇宙的縮影。