既然我們不能回到數十億年前——至少現在還不能——理解我們的宇宙是如何進化的最好方法之一就是用我們所知道的來創建計算機模擬這個過程。
這些模擬大多可分為兩類：慢而準確的模擬和快而不準確的模擬。但是現在，一個國際研究團隊已經建立了一個人工智慧，可以快速生成高精度的三維宇宙模擬——即使他們調整了系統沒有經過訓練的參數。研究人員雪莉·何在一份新聞稿中說：「這就像教一款圖像識別軟體，裡面有很多貓和狗的照片，然後它就能識別大象了。」「沒有人知道它是如何做到這一點的，這是一個有待解決的巨大謎團。」
科學家們在發表於《美國國家科學院院刊》上的一項研究中詳細介紹了他們是如何創建這個宇宙模擬器的，他們將其命名為「深層密度位移模型」。他們的目標是教會D3M公司如何建立引力塑造宇宙的模型。為了達到這個目的，他們首先為系統提供8000種不同的重力聚焦模擬，這些模擬是由一個高度精確的現有宇宙模擬器創建的。
這個系統只需要300個小時的計算時間就可以完成其中一個模擬，但是經過對數據的訓練，D3M公司能夠在30毫秒內完成自己對一個6億光年寬的立方體宇宙的模擬。這些模擬比現有的「快速」系統更精確，後者需要幾分鐘來創建一個模擬。
但速度並不是D3M最引人注目的地方。這將是它精確模擬宇宙的能力，即使研究人員改變了不包括在訓練數據中的參數。例如，他們可以調整宇宙中暗物質的比例，而D3M可以精確地模擬宇宙的演化。除了幫助像何這樣的物理學家更好地理解宇宙的進化，這種奇怪的行為還有可能幫助計算機科學家更好地理解人工智慧。
何在新聞發布會上說：「對於機器學習者來說，我們可以成為一個有趣的遊樂場，來看看為什麼這個模型推斷得這麼好，為什麼它可以推斷大象而不僅僅是貓和狗。」「這是科學和深度學習之間的雙向道路。」