万能的人工智能：科学家利用人工智能探测宇宙中的暗物质( 三 )_：万能的人工智能：科学家利用人工智能

“在我们最近的工作中，我们使用了一种全新的方法，”Alexandre Refregier说。“我们没有自己发明合适的统计分析方法，而是让计算机来做这项工作。”这就是来自计算机科学系数据分析实验室的Aurelien Lucchi和他的同事的切入点。他们与瑞佛瑞格研究小组的博士生、该研究的主要作者詹尼斯·弗洛里(Janis Fluri)一起，使用了一种叫做深度人工神经网络(deep artificial neural networks)的机器学习算法，教他们从暗物质地图中提取尽可能多的信息。

在第一步中，科学家们通过向神经网络输入计算机生成的模拟宇宙的数据来训练它们。这样，他们就知道了一个给定的宇宙参数的正确答案——例如，暗物质总量和暗能量的比值应该是每个模拟暗物质图的正确答案。通过反复分析暗物质图，神经网络学会了寻找暗物质图中正确的特征，并从中提取出越来越多的所需信息。在Facebook的类比中，它更擅长区分随机的椭圆形和眼睛或嘴巴。

比人工分析更准确

这种训练的结果令人鼓舞:神经网络得出的值比基于人工统计分析的传统方法精确30%。对于宇宙学家来说，这是一个巨大的进步，因为通过增加望远镜图像的数量达到同样的精度需要两倍的观测时间——这是昂贵的。