云南
分享至
本研究中使用的Quijote模拟的两张图像。这些面板展示了宇宙的同一区域，但采用了不同的宇宙学模型。上图对应标准的ΛCDM模型，而下图展示了一个包含大质量中微子和修正引力的宇宙。差异很细微，但它们揭示了基础物理的变化如何影响宇宙结构的形成和分布。图片来源：FranciscoVillaescusaNavarro
人工智能可以加速寻找新物理现象的进程，但有时它知道得太多，反而看不到眼前的东西。
根据发表在《宇宙学与天体粒子物理学杂志》（JCAP）上的一项新研究，人工智能可能会让寻找新物理定律的过程变得更便宜、更快捷。但该研究也指出了一个意想不到的缺点：在某些情况下，人工智能可能会过于依赖之前的训练，以至于难以识别真正的新现象。
AI已成为宇宙学中的重要工具，帮助研究人员分析关于宇宙的海量数据。然而，研究超越当前被称为ΛCDM的标准宇宙学模型的想法，仍然是一项计算成本极高的挑战。
尽管ΛCDM模型成功解释了宇宙的许多观测特征，包括其膨胀和星系的大尺度分布，但科学家们认为它并非故事的全部。近期观测表明，大质量中微子、修正引力和演化暗能量等现象可能揭示当前模型之外的物理规律。
探索这些可能性需要研究人员生成大量虚拟宇宙的详细模拟，每一个模拟都基于不同的物理假设。制作这些模拟通常需要巨大的计算能力和时间。
迁移学习提供了一条更快的路径
研究人员研究了一种名为迁移学习的机器学习方法是否能减轻这种负担。
迁移学习
