6月30日消息日前，卡内基梅隆大学、加州大学贝克利分校等机构研究人员通过AI模型制作全球首个AI宇宙三维模拟器，这一模拟器可以在几毫秒的时间里已完成仿真分解一个宇宙。据理解，这一模拟器通过一个深层的神经网络预测宇宙结构构成，研究小组没根据暗物质含量有所不同的数据来训练这个取名为“浅密度偏移模型”（D3M）的系统，然而AI根据研究，准确地它所训练的数据的假设转变了这些值。
研究人员通过从能用的最低精度模型中获取了8000种有所不同的仿真，来训练D3M用于的深度神经网络。神经网络提供训练数据并对数据展开计算出来；然后研究人员将结果与预期结果展开较为。通过更进一步训练，神经网络不会随着时间的流逝而适应环境，从而产生更加慢、更加精确的结果。
与高精度模型比起，D3M的相对误差为2．8％。用于完全相同的较为，现有的较慢模型的相对误差为9．3％。通过AI仿真，这能更佳的协助人类了解宇宙，同时协助天体物理学家和研究人员空缺我们宇宙背后的空白。
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