日本科学家花了三年时间开发的一套人工智能宇宙模拟器，根据新的观测数据，几秒钟就能生成一个调整后不断接近真实世界的虚拟宇宙。科学家称，这是一个帮助科学家了解暗物质如何组成宇宙大范围神秘结构的有力工具。
一种流行的“暗物质宇宙网”理论认为，这个宇宙是由大量看不见的暗物质像丝线一样，把宇宙各处的天体连接起来，形成各种大范围的天体结构。宇宙网对宇宙的演化起到重要作用。可是由于暗物质不发光，各种观测方法都无法验证暗物质的踪迹，因此科学家对暗物质宇宙网的具体运作机制完全不了解。
京都大学基础物理学研究所(Yukawa Institute for Theoretical Physics)用世界上最快的两台超级计算机ATERUI和ATERUI II，以这种理论为基础开发了一套名为“黑暗模拟器”(Dark Emulator)的人工智能宇宙模拟器。研究者认为，这个系统将对探索宇宙大结构很有帮助。
主要研究者西日隆弘(Takahiro Nishimichi)说，随着暗能量光谱仪(DESI)、大型天气观测望远镜(LSST)等新一代观测仪器的启动，科学家获得的信息量非常大，他们构建的人工智能模拟系统将非常有用。
“(科学家猜测)暗物质聚集的地方也是星系聚集形成的地方，但是两者间的关系还不明确。”西日隆弘说，科学家把这种暗物质和星系在宇宙各区域中分布的不均衡叫做“星系偏离”(galaxy bias)现象，也是目前一个研究热点。
西日隆弘说，他们团队花了三年时间，利用大量数据构建了这套系统。现在构建工作已经完成，在一台笔记本电脑上，“使用新的数据和公式”，只需几秒钟就可以生成一个新的模拟系统。
西日隆弘说，他们将SDSS数字天空调查(Sloan Digital Sky Survey)数据提供给这套系统，生成的星系分布与现实只有2%的误差;还输入了星系图景Hyper Suprime-Cam Survey项目数据，系统成功地分离出非常细微的引力透镜效果。
研究团队希望“黑暗模拟器”不断消化新一代望远镜提供的新数据，为天文学家造出一个更准确的宇宙网结构，帮助科学家了解宇宙中神秘的大结构之谜。
