日本科學家花了三年時間開發的一套人工智能宇宙模擬器，根據新的觀測數據，幾秒鐘就能生成一個調整後不斷接近真實世界的虛擬宇宙。科學家稱，這是一個幫助科學家了解暗物質如何組成宇宙大範圍神秘結構的有力工具。

一種流行的「暗物質宇宙網」理論認為，這個宇宙是由大量看不見的暗物質像絲線一樣，把宇宙各處的天體連接起來，形成各種大範圍的天體結構。

宇宙網對宇宙的演化起到重要作用。可是由於暗物質不發光，各種觀測方法都無法驗證暗物質的蹤跡，因此科學家對暗物質宇宙網的具體運作機制完全不了解。

京都大學基礎物理學研究所（Yukawa Institute for Theoretical Physics）用世界上最快的兩台超級電腦ATERUI和ATERUI II，以這種理論為基礎開發了一套名為「黑暗模擬器」（Dark Emulator）的人工智能宇宙模擬器。研究者認為，這個系統將對探索宇宙大結構很有幫助。

主要研究者西日隆弘（Takahiro Nishimichi）說，隨著暗能量光譜儀（DESI）、大型天氣觀測望遠鏡（LSST）等新一代觀測儀器的啟動，科學家獲得的信息量非常大，他們構建的人工智能模擬系統將非常有用。

「（科學家猜測）暗物質聚集的地方也是星系聚集形成的地方，但是兩者間的關係還不明確。」西日隆弘說，科學家把這種暗物質和星系在宇宙各區域中分佈的不均衡叫做「星系偏離」（galaxy bias）現象，也是目前一個研究熱點。

西日隆弘說，他們團隊花了三年時間，利用大量數據構建了這套系統。現在構建工作已經完成，在一台筆記本電腦上，「使用新的數據和公式」，只需幾秒鐘就可以生成一個新的模擬系統。

西日隆弘說，他們將SDSS數字天冷氣機查（Sloan Digital Sky Survey）數據提供給這套系統，生成的星系分佈與現實只有2%的誤差；還輸入了星系圖景Hyper Suprime-Cam Survey項目數據，系統成功地分離出非常細微的引力透鏡效果。

研究團隊希望「黑暗模擬器」不斷消化新一代望遠鏡提供的新數據，為天文學家造出一個更準確的宇宙網結構，幫助科學家了解宇宙中神秘的大結構之謎。◇

 

 

 

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