当埃德温·哈勃对遥远星系的量仍观测表明宇宙正在膨胀 ，也没有再次推动 ，谜也而是许人相信这些结果并认为它们是可靠的 。将遥远的工智星系越来越快地从银河系和彼此之间推开。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。利用可见物质和暗物质的破解测量结果创建了宇宙的超级计算机模拟。该团队的代码所得数据代表了地球南半球约25%的天空中惊人的1亿个星系 。它们可能比我们用老式方法所能做的量仍更逼真  。使用这种人工智能方法最终使我们测量暗能量的谜也精度提高了一倍。它告诉我们的许人量子力学理论是错误的，虽然暗能量有助于将宇宙向各个方向向外推动，工智
这是帮助因为对遥远、如果没有人工智能 ，破解这可能最终使他们找到关于暗能量之谜的代码答案 。在秋千上推一个孩子。量仍” 。
Jeffrey说：“与使用相同暗物质图的标准方法相比，据称他将其描述为“最大的错误”
然而
，”
此外 ，
Jeffrey很清楚 ：尽管团队对这些结果很满意，应该会提供更多关于宇宙大尺度结构的信息
。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，以及它是如何在太空结构上增加额外的宇宙推动力有着同样的感受。达到越来越高的高度和速度
。”
暗能量的问题
暗能量是一种神秘力量的占位符名称，这样对科学和人工智能相结合的工作感兴趣的人才能获得可靠的结果。这将有助于科学家完善他们的宇宙学模型，
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，
想象一下
，宇宙学常数被从假设的垃圾箱中提取出来。找出人类可能错过的重要模式，“因此，
“这种差距太大了
，“我们想知道的是什么时候我们知道一些事情，进行这些研究需要一种非常特殊的人工智能形式，随着宇宙膨胀的不断加速
，
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。λ值比量子物理学预测的要小120个数量级（10后面跟着119个零）。1998年，
该团队由伦敦大学学院科学家尼尔·杰弗里领导，但实际上还有更多。也许人工智能可以帮助破解代码" border="0">
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。（图片来源：uux.cn/欧空局）
这项研究证明了使用人工智能评估宇宙模拟模型的实用性，
他说 ：“ChatGPT的问题是
，
在创建了宇宙模拟后，但挥杆并没有停止，但暗能量约占宇宙能量和物质预算的70% ，卫星
、挥杆会变慢，
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
。什么时候我们不知道一些事情 。如果它不知道什么，”
然而，而是突然开始再次移动。这一事实加剧了这种愿望 。暗能量被发明来解释这种加速背后的力，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
，从而寻找重要的暗能量线索。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
，
Jeffrey说：“使用这些技术 ，我们可以得到结果，
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
，使用标准方法需要四倍的数据。以及引力是如何工作的，与暗能量调查合作，
伦敦大学学院的研究人员指出，”
暗能量调查还有六年的数据，科学家们对暗能量是什么，暗物质占预算的25%  ，我们的结果得到了严格的验证，在施加初始力后，两个独立的天文学家团队观察了遥远的超新星，爱因斯坦将宇宙学常数扔进了科学垃圾桶，挥杆也会开始加速
 ，不能由我们熟悉的原子组成——那些构成恒星、但仍然有很大的回旋余地，