物理學(xué)家和計(jì)算機(jī)學(xué)家們開(kāi)發(fā)了一種全新的方式來(lái)研究宇宙中的暗物質(zhì)和暗能量，他們利用計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)工具，通過(guò)人工智能編程，讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)自己如何從宇宙地圖中提取相關(guān)信息。

理解我們的宇宙如何成為今天的樣子，以及它的最終命運(yùn)是科學(xué)上最大的挑戰(zhàn)之一。在一個(gè)晴朗的夜晚，我們抬頭望向黑暗的天空，閃耀著光芒的星星像我們展示著令人驚嘆的宇宙之大，而這只是我們能夠看到的宇宙的一粒塵埃。更深的謎團(tuán)在于我們看不到的東西，至少是我們不能直接看到的，它們就是神秘的暗物質(zhì)和暗能量，隨著暗物質(zhì)將宇宙聯(lián)系在一起，或者說(shuō)將宇宙中所以的物質(zhì)拉扯在一起，暗能量使宇宙膨脹得更快，科學(xué)家們需要知道這兩者之間到底有什么關(guān)系，以及有多少，才能去更好的完善它們的科學(xué)模型。

蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的物理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)系的科學(xué)家們組成了科研組，通過(guò)改進(jìn)人工智能估算宇宙暗物質(zhì)含量的標(biāo)準(zhǔn)方法，他們使用尖端的計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行宇宙學(xué)數(shù)據(jù)分析。也就是我們常說(shuō)的AI技術(shù)。他們將其命名為“宇宙學(xué)的面部識(shí)別”。

盡管在夜空中拍攝的宇宙照片中沒(méi)有真實(shí)的面部可以使識(shí)別，但是科學(xué)家們?nèi)匀辉趯ふ翌愃频臇|西，美國(guó)天體物理研究所亞歷山大博士說(shuō)：社交應(yīng)用使用它的算法在圖像中識(shí)別人的眼睛、耳朵和嘴巴。我們使用我們的算法來(lái)尋找暗物質(zhì)和暗能量的跡象，由于無(wú)法在望遠(yuǎn)鏡圖像中直接看到暗物質(zhì)。所以我們只能通過(guò)其他的途徑來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。所以的物質(zhì)，包括黑暗物質(zhì)，都會(huì)稍微改變光線從遙遠(yuǎn)星系到達(dá)地球的路徑，這種效應(yīng)被稱之為“弱引力透鏡”，會(huì)非常微妙的扭曲這些星系的圖像。

宇宙學(xué)家們可以利用這種扭曲來(lái)逆向分析，并創(chuàng)建顯示暗物質(zhì)位置的天空天體質(zhì)量圖。接下來(lái)，他們將這些暗物質(zhì)圖與理論預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，以找出哪個(gè)宇宙模型最符合數(shù)據(jù)。但是這種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方式對(duì)于科學(xué)家們來(lái)說(shuō)有很大的局限性，因?yàn)樵趶?fù)雜模式下這種技術(shù)的能力非常的有限。

在近期的工作中，科學(xué)家們使用了一種全新的方式，亞歷山大博士說(shuō)：我們讓頂級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)完成這項(xiàng)工作，不再需要人工輔助對(duì)比。我們使用了稱之為“深層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法”。并教會(huì)它們從暗物質(zhì)地圖中提取盡可能多的數(shù)據(jù)和信息。

首先，科學(xué)家們通過(guò)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入模擬宇宙的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練它們。這樣它們就知道了給定宇宙學(xué)參數(shù)（例如：暗物質(zhì)總量與暗能量之間的比率）的正確答案。通過(guò)反復(fù)分析暗物質(zhì)圖，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)自己尋找合適的特征并提取越來(lái)越多的所需信息。

對(duì)深層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果是令人滿意的，與基于人工統(tǒng)計(jì)分析的傳統(tǒng)方法所獲得的數(shù)據(jù)相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確度高出30%。同時(shí)提取數(shù)據(jù)的效率成幾何倍的增長(zhǎng)。對(duì)于宇宙學(xué)來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)巨大的進(jìn)步。

在傳統(tǒng)模式下，想要達(dá)到相同的精度，就需要增加望遠(yuǎn)鏡的規(guī)模，同時(shí)需要更多的觀測(cè)與數(shù)據(jù)對(duì)比時(shí)間，這里的經(jīng)濟(jì)成本和人力成本都將會(huì)非常的高。

最后，科學(xué)家們用他們訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析了KiDS-450數(shù)據(jù)集的實(shí)際暗物質(zhì)圖，這是首次使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)工具投入真實(shí)的工作當(dāng)中。

科學(xué)家稱：我們發(fā)現(xiàn)，深層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠大幅地提升我們的工作效率。這得以讓我們有更多的時(shí)間去進(jìn)行關(guān)于暗物質(zhì)和暗能量的其他研究，而不是將大把時(shí)間花費(fèi)在對(duì)比數(shù)據(jù)之上。