科研革命来了：AI在改变科学家的研究方式( 五 ) 新智元报道来

对于Schawinski来说，关键问题是，有多少关于恒星和星系过程的信息可以仅从数据中挑出来。 “让我们抹去我们所知道的关于天体物理学的一切， ”他说。 “我们可以在多大程度上重新发现这些知识，只使用数据本身？”

首先，银河系的图像被缩小到潜伏空间中，然后， Schawinski调整该空间内的一个元素，调整方式与星系环境中的特定变化相对应。然后重新生成银河系，看看出现了什么差异。

“现在就好比我有一台机器， ”他解释道。 “我可以拍摄一大堆最初处于低密度环境中的星系，并通过这个过程，让他们看起来像是处在高密度环境中。 ”当低密度环境内的星系被放置到高密度的环境中时，它们的颜色会变得更红，星系中的恒星会变得更加集中。 Schawinski说，这符合现有的星系观测资料。

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生成建模方法与传统模拟方法有联系，但二者之间有很大不同。 Schawinski说，模拟“基本上是由假设驱动的” 。 “我想我知道导致在系统中观察到的所有现象背后的潜在物理定律是什么。我把所有的假设摆出来，然后运行模拟系统。然后问：运行结果看起来像现实吗？“

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