Комментарии
- Предыдущие комментарии
- В начало
- 25 апр 19:01"Мышление и сознание не являются синонимами. Мышление - это только крошечный аспект сознания. Мысль не может существовать вне сознания, однако сознание не нуждается в мыслях." - Экхарт Толле.
Насколько я понимаю, Интеллект - это та часть Разума Души, которая работает с Памятью. - 25 апр 19:08Речь не шла о топологии входимости одного в другое - просто это разные "вещи'...
- 25 апр 21:18Я не понял, что изучает ИИ?
Библия тоже изучает.... бога....
Изучает то, не зная что !!?
И по каким опытным данным и уравнениям ИИ изучает ? - 25 апр 21:30Природа всего на столько всё продумала и создала, что тысячи программистов не смогут повторить естественный интеллект.
А вот естественный интеллект творит чудеса, волшебство, и может быть не досягаем для всей сети И И компьютеров!
Такова природа Космоса, и Земли.
Важную роль сдесь играют неощутимые потоки информации, которые доступны не всем, так появляются гении. Где телепатия и телекинез не пустые слова. - 3 мая 14:20Эйнштейн всё запутал,он завёл в тупик физику.Нет никакой гравитации и не было никогда.
- 3 мая 14:24
Глупые мысли бывают у каждого, но лишь умный умеет держать их при себе.
- 3 мая 14:53Эйнштейн запутал только Вас ...
Вы школу-то закончили?
- 6 мая 22:31Прозревай.Почитай Ю.Рыбникова,послушай его лекции.Эйнштейн это лжеученый.
- 6 мая 22:34Умник,начитался афоризмов.Ты пока зомбированный современной наукой,которая вдолбила что Эйнштейн гений,но это не так.Слушай лекции Ю.Рыбникова и просыпайся
- 6 мая 22:56Я много чего слушал и изучал. Ещё в 1984 году закончил Ядерное отделение Физического факультета МГУ им.Ломоносова. Так что мне мозги Рыбниковым не вправишь. Это ты бабулькам у подъезда можешь байки травить какой Эйнштейн обманщик.
- 7 мая 09:12На видео с Рыбниковым достаточно посмотреть пару минут, чтобы понять, что дяденька бредит и плохо учился в школе.
️ Для того чтобы оставить комментарий, войдите или зарегистрируйтесь
Искусственный интеллект изучает темную энергию
Более точное понимание темной энергии достигается с помощью ИИ
Исследовательская группа под руководством ученых из UCL использовала методы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы более точно сделать вывод о влиянии и свойствах темной энергии на основе карты темной и видимой материи во Вселенной, охватывающей последние семь миллиардов лет.
Исследование, проведенное коллаборацией Dark Energy Survey, удвоило точность, с которой ключевые характеристики Вселенной, включая общую плотность темной энергии, могут быть получены из карты.
Эта повышенная точность позволяет исследователям исключить модели Вселенной, которые ранее могли быть возможны.
«Используя ИИ для обучения на компьютерно-моделированных вселенных, мы увеличили точность наших оценок ключевых свойств Вселенной в два раза» — говорит Найл Джеффри, автор исследования.
«Чтобы добиться такого улучшения без этих новых методов, нам понадобится в четыре раза больше данных. Это было бы эквивалентно нанесению на карту еще 300 миллионов галактик».
«Наши результаты соответствуют лучшему на данный момент предсказанию темной энергии как «космологической константы», значение которой не меняется в пространстве или времени. Однако они также допускают гибкость для правильного объяснения других вариантов. Например, вполне возможно, что наша теория гравитации неверна».
В соответствии с предыдущим анализом карты «Обзора темной энергии», впервые опубликованной в 2021 году, результаты показывают, что материя во Вселенной распределена более плавно и менее комковато, чем предсказывает общая теория относительности Эйнштейна. Однако в этом исследовании расхождение было менее значительным по сравнению с предыдущим анализом, поскольку планка ошибок была больше.
Карта Обзора темной энергии (Dark Energy Survey) была получена с помощью метода, называемого слабым гравитационным линзированием, то есть наблюдения за тем, как свет от далеких галактик отклоняется гравитацией промежуточной материи на пути к Земле.
Ученые проанализировали искажения форм 100 миллионов галактик, чтобы сделать вывод о распределении всей материи, как темной, так и видимой, на переднем плане этих галактик. Получившаяся карта охватила четверть неба в Южном полушарии.
В новом исследовании ученые использовали суперкомпьютеры для моделирования различных вселенных на основе данных карты материи Dark Energy Survey. В основе каждой симуляции лежала своя математическая модель Вселенной.
Исследователи создали карты материи на основе каждой из этих симуляций. Модель машинного обучения использовалась для извлечения из этих карт информации, имеющей отношение к космологическим моделям. Второй инструмент машинного обучения, обучающийся на многочисленных примерах смоделированных вселенных с различными космологическими моделями, рассматривал реальные наблюдаемые данные и давал шансы на то, что любая космологическая модель является истинной моделью нашей Вселенной.
Этот новый метод позволил исследователям использовать гораздо больше информации с карт, чем это было возможно при использовании предыдущего метода.
Следующий этап проектов темной вселенной, включая миссию Европейского космического агентства «Евклид», запущенную прошлым летом, значительно увеличит количество имеющихся у нас данных о крупномасштабных структурах Вселенной, помогая определить, является ли неожиданная «гладкость» Вселенной признаком того, что текущие космологические модели неверны или есть другое объяснение этому.
В настоящее время гладкость противоречит тому, что можно было бы предсказать на основе анализа космического микроволнового фона (CMB) – света, оставшегося от Большого взрыва.