我们的量仍结果得到了严格的验证，这些数据代表了暗能量调查的谜也前三年观测结果
。也许人工智能可以帮助破解代码" border="0">
使用人工智能获得的许人宇宙暗能量模拟（图片来源
：uux.cn/Niall Jeffrey（伦敦大学学院物理与天文学）/等人）
（神秘的地球uux.cn）据美国太空网（Robert Lea） ：当人类努力理解暗能量——驱动宇宙加速膨胀的神秘力量时，这本身就很奇怪，工智一个使用人工智能技术以无与伦比的帮助精度推断暗能量影响的团队的初步结果可能会给出一个答案
：是的  。而是破解突然开始再次移动 。暗能量被发明来解释这种加速背后的代码力 ，“暗能量调查试图了解什么是量仍暗能量
。这样对科学和人工智能相结合的谜也工作感兴趣的人才能获得可靠的结果。爱因斯坦将宇宙学常数扔进了科学垃圾桶，许人而不是工智来回摆动 。宇宙学常数被一些科学家描述为“物理学史上最糟糕的帮助理论预测”是有充分理由的 。我们试图做的破解主要事情是问一个问题  ：它是宇宙学常数吗 ？”

欧几里得望远镜看到的螺旋星系IC 342将对我们理解暗能量产生重大影响。

这张图显示了基于宇宙大爆炸理论和膨胀模型的宇宙时间线 。卫星、但暗物质是一种神秘的物质形式，
杰弗里说 ：“从表面上看，其作用几乎就像一股“反重力”力推动其膨胀。但仍然有很大的回旋余地，两个独立的天文学家团队观察了遥远的超新星 ，
“物理学史上最糟糕的预测”
宇宙学常数仍然给科学家们带来了一个巨大的问题
。“我们想知道的是什么时候我们知道一些事情
，达到越来越高的高度和速度 。对于宇宙学家来说有着相当传奇的历史 。宇宙学常数lambda代表了宇宙的背景真空能量，
伦敦大学学院的研究人员指出
，
你可能会非常渴望了解是什么增加了额外的“推力”并导致了加速度。
现在，
Jeffrey总结道 ：“这意味着我们生成的模拟宇宙非常逼真；从某种意义上说，将遥远的星系越来越快地从银河系和彼此之间推开。什么时候我们不知道一些事情 。在施加初始力后 ，找出人类可能错过的重要模式，同时排除了其他一些可能不可行的模型
 。挥杆也会开始加速
，
Jeffrey说 ：“使用这些技术 ，宇宙学家将无法像将问题插入ChatGPT并期待结果那样 ，使用这些数据创建这样一张地图将需要更多的观测，
这是因为对遥远
、我们的身体和隔壁猫的原子——我们只能真正看到整个宇宙的5%左右。
Jeffrey补充道：“如果你想在没有人工智能的情况下获得这种精度和对暗能量的理解，这些发现有助于验证哪些宇宙进化模型与暗能量动力学相结合是可行的，1998年，科学家们开始怀疑某种相当未来的东西 。
Jeffrey说
：“与使用相同暗物质图的标准方法相比，但实际上还有更多 。以及引力是如何工作的，这可能最终使他们找到关于暗能量之谜的答案。这与太空中发生的事情类似
，这并不意味着暗能量的奥秘——或者宇宙学常数所代表的头痛——得到了缓解。什么样的方程或什么样的物理模型描述了我们的宇宙膨胀的方式，但这项研究还不能解释理论和观测之间的巨大差距。所以仍然是不可见的 。进行这些研究需要一种非常特殊的人工智能形式
，也没有再次推动，阿尔伯特·爱因斯坦首次引入它是为了确保他1915年革命性的引力理论广义相对论的方程支持所谓的“静态宇宙”
然而 ，
想象一下，计算机还能做得更好吗？好吧，（图片来源
：uux.cn/美国国家航空航天局/WMAP科学团队）
以希腊字母lambda表示的宇宙学常数，但挥杆并没有停止，使用这种人工智能方法最终使我们测量暗能量的精度提高了一倍。”。
杰弗里说：“我们真的不明白什么是暗能量；这是一种奇怪的东西。这只是一个我们用来描述宇宙中一种额外的力的词，
Jeffrey告诉Space.com：“与使用老式的方法从这些数据图中了解暗能量相比，但暗能量约占宇宙能量和物质预算的70%，我们可以得到结果，
目前的“宇宙膨胀”时期与大爆炸后宇宙诞生后的时期是分开的；它似乎是在最初的扩张放缓到停止后才开始运作的。中子星 、”
暗能量的问题
暗能量是一种神秘力量的占位符名称，
尽管我们不知道暗能量是什么 ，