Scholars from the Institute for Advanced Study and UConn’s Cosmology and Astrophysics with MachinE Learning Simulations (CAMELS) project have used a machine learning algorithm known as
Das Messen der Masse von Galaxienhaufen ist ein fundamentales Problem in der Astrophysik. Forscher des Institute for Advanced Study und des CAMELS-Projekts der UConn haben nun eine KI-Technologie namens 'symbolische Regression' eingesetzt, um neue Gleichungen zu generieren, die bei der Lösung des Problems helfen. Durch die Verwendung von hochmodernen kosmologischen Simulationen, die von Forschungsgruppen an der Harvard University und dem Center for Computational Astrophysics in New York entwickelt wurden, hat das Programm zusätzliche Variablen identifiziert, die die Genauigkeit der Massebestimmung von Galaxienhaufen verbessern könnten. Mit dieser Technologie wird es möglich sein, fundamentalen Fragen wie der Dichte der Gesamtmasse im Universum und der Natur der dunklen Energie auf den Grund zu gehen.
