研究人员通过从可用的最高精度模型中提供了8000种不同的模拟,来训练D3M使用的深度神经网络。神经网络获取训练数据并对数据进行计算; 然后研究人员将结果与预期结果进行比较。通过进一步训练,神经网络会随着时间的推移而适应,从而产生更快、更准确的结果。与高精度模型相比,D3M的相对误差为2.8%。使用相同的比较,现有的快速模型的相对误差为9.3%。
通过AI模拟,这能更好的帮助人类认识宇宙,同时帮助天体物理学家和研究人员填补我们宇宙背后的空白。
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