, 你就无法绘制它 , 用眼睛眯着眼睛看趋势 , 但神经网络可以 。 ”
虽然该算法的成功提出了一个问题 , 即仅从对一个星系的彻底研究中可以提取出宇宙的特征 , 但宇宙学家怀疑现实世界的应用将受到限制 。 当Villaescusa-Navarro的团队在另一个属性——宇宙笨拙——上测试他们的神经网络时 , 它没有发现任何模式 。 Springel预计 , 其他宇宙属性 , 如暗能量导致的宇宙加速扩张 , 对单个星系的影响很小 。
研究确实表明 , 理论上 , 对银河系和附近其他几个星系的详尽研究可以精确地测量我们的宇宙物质 。 Villaescusa-Navarro说 , 这样的实验可以为宇宙重要性的其他数量提供线索 , 例如宇宙三种中微子中未知质量的总和 。
但在实践中 , 该技术必须首先克服一个重大弱点 。 CAMELS合作使用两种不同的食谱来构建其宇宙 。 根据其中一个食谱训练的神经网络在给定根据另一个食谱烘焙的星系时 , 会做出低密度猜测 。 交叉预测失败表明 , 神经网络正在找到每个食谱规则独有的解决方案 。 它当然不知道如何处理银河系 , 一个由真正的物理定律塑造的星系 。 在将该技术应用于现实世界之前 , 研究人员需要要么使模拟更现实 , 要么采用更通用的机器学习技术——这是一个艰巨的任务 。 Springel说:“这些可能性给我留下了深刻的印象 , 但人们需要避免太忘乎所以 。 ”
但Villaescusa-Navarro感到鼓舞的是 , 神经网络能够在两个独立模拟的混乱星系中找到模式 。 数字发现增加了真正的宇宙可能隐藏大宇宙和小宇宙之间类似联系的可能性 。
“这是一件非常美丽的事情 , ”他说 。 “它在整个宇宙和单个星系之间建立了联系 。 ”
这项研究的一些作者隶属于Flatiron Institute , 这是一个由Simons基金会资助的科学机构 , 该研究所还资助了这本编辑独立的杂志 。 合著者之一是西蒙斯基金会主席大卫·斯珀格尔 。 Simons基金会的资助决定对我们的覆盖范围没有影响 。
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