Kavli IPMUなど、AIの活用で宇宙論パラメータの高精度測定に成功

今回開発された、ニューラルネットワーク(NN)による宇宙の構造形成の理論模型を高速かつ高精度で計算する手法の概念図。大規模構造の形成を再現するシミュレーション群をデータセットとしてNNに学習させることで、実際にはシミュレーションを行っていない宇宙論パラメータに対しても、大規模構造に広がる銀河分布の性質をシミュレーションと同等の精度で1秒以内に計算することができるという (C)KavliIPMU/国立天文台 (出所:NAOJ FfCA Webサイト)