人工智能助力宇宙学研究，LeCun转帖引发关注
近日，人工智能在宇宙学研究中的应用取得了重要突破。Meta首席人工智能科学家、图灵奖得主Yann LeCun在社交平台X上转发了一篇来自纽约大学物理系教授Shirley Ho的帖子，引发广泛关注。
SimBIG框架：高保真模拟与深度生成模型的结合
Shirley Ho在帖子中透露，她所在的由Changhoon Hahn领导的SimBIG团队，新发布了一篇题为“Cosmological constraints from non-Gaussian and nonlinear galaxy clustering using the SimBIG inference framework”的研究论文。该研究利用SimBIG框架，通过高保真模拟和深度生成模型，对宇宙进行了精确计算。
20,000个模拟宇宙，AI助力破解宇宙之谜
SimBIG框架通过模拟20,000个宇宙，为每个模拟宇宙提供汇总统计数据（x）和模拟的基本属性（y）。研究人员利用这20,000对（x,y）数据训练AI，以计算后验P(y | x)。随后，他们为AI提供了来自真实观测到的宇宙的观测汇总统计数据（x’），以计算宇宙的基本参数。
突破现有模型局限，揭示宇宙新信息
研究人员使用SimBIG框架分析了重子振荡光谱巡天（BOSS）星系巡天的一个子集。他们发现，在标准功率谱之外，使用双谱和基于卷积神经网络的星系场总结可以提供更多的宇宙学信息。这种方法对H0和S8的约束比传统功率谱分析严格1.5倍和1.9倍。
AI助力解决“哈勃张力”问题
当前，宇宙学中的“哈勃张力”问题引起了广泛关注。这一问题源于对哈勃常数的不匹配估计，哈勃常数描述了宇宙中所有物质的扩散速度。SimBIG框架的高精度测量有望揭示哈勃张力的程度，以及是否需要修改宇宙模型。
扩展应用，深化宇宙学研究
未来，研究人员计划将SimBIG框架扩展到即将进行的光谱星系调查（DESI、PFS、欧几里得），以产生改进的宇宙学约束，深化对宇宙张力的理解。这一成果不仅为宇宙学研究提供了新的方法和工具，也为人工智能在科学领域的应用树立了新的标杆。
结语
人工智能在宇宙学研究中的应用，不仅提高了我们对宇宙的理解，也展示了人工智能在解决复杂科学问题中的潜力。随着技术的不断进步，我们有理由相信，人工智能将在未来为人类解锁更多宇宙的秘密。
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AI精确计算宇宙“设置”，研究成果登上Nature子刊
人工智能助力宇宙学研究，LeCun转帖引发关注
近日，人工智能在宇宙学研究中的应用取得了重要突破。Meta首席人工智能科学家、图灵奖得主Yann LeCun在社交平台X上转发了一篇来自纽约大学物理系教授Shirley Ho的帖子，引发广泛关注。
SimBIG框架：高保真模拟与深度生成模型的结合
Shirley Ho在帖子中透露，她所在的由Changhoon Hahn领导的SimBIG团队，新发布了一篇题为“Cosmological constraints from non-Gaussian and nonlinear galaxy clustering using the SimBIG inference framework”的研究论文。该研究利用SimBIG框架，通过高保真模拟和深度生成模型，对宇宙进行了精确计算。
20,000个模拟宇宙，AI助力破解宇宙之谜
SimBIG框架通过模拟20,000个宇宙，为每个模拟宇宙提供汇总统计数据（x）和模拟的基本属性（y）。研究人员利用这20,000对（x,y）数据训练AI，以计算后验P(y | x)。随后，他们为AI提供了来自真实观测到的宇宙的观测汇总统计数据（x’），以计算宇宙的基本参数。
突破现有模型局限，揭示宇宙新信息
研究人员使用SimBIG框架分析了重子振荡光谱巡天（BOSS）星系巡天的一个子集。他们发现，在标准功率谱之外，使用双谱和基于卷积神经网络的星系场总结可以提供更多的宇宙学信息。这种方法对H0和S8的约束比传统功率谱分析严格1.5倍和1.9倍。
AI助力解决“哈勃张力”问题
当前，宇宙学中的“哈勃张力”问题引起了广泛关注。这一问题源于对哈勃常数的不匹配估计，哈勃常数描述了宇宙中所有物质的扩散速度。SimBIG框架的高精度测量有望揭示哈勃张力的程度，以及是否需要修改宇宙模型。
扩展应用，深化宇宙学研究
未来，研究人员计划将SimBIG框架扩展到即将进行的光谱星系调查（DESI、PFS、欧几里得），以产生改进的宇宙学约束，深化对宇宙张力的理解。这一成果不仅为宇宙学研究提供了
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