Учёные из Flatiron Institute и их коллеги разработали метод SimBIG, использующий искусственный интеллект (ИИ) для более точной оценки космологических параметров. Исследование, опубликованное в журнале Nature Astronomy, продемонстрировало, что новый метод значительно снижает неопределенность в измерении параметра, описывающего «грубость» материи во Вселенной.
SimBIG использует обучение на основе данных о распределении галактик и смог улучшить точность оценок по сравнению с традиционными методами. Этот подход позволяет достигать в два раза меньшей неопределенности, чем предыдущие техники, и согласуется с оценками, основанными на наблюдениях других космических явлений.
Метод SimBIG позволяет более эффективно использовать данные космических наблюдений, что особенно важно для новых опросов космоса, рассказали ученые. Метод помогает в решении задач, таких как выяснение природы темной энергии и темной материи, а также разрешении космологического кризиса, связанного с несоответствием в измерении постоянной Хаббла.