近十年前，科学家们对我们银河系中心发出的光芒感到非常兴奋。他们认为这是由自毁暗物质引起的伽马射线发射而产生。不幸的是，事实证明银河系的发光与暗物质无关。这可能只是气体。
阿姆斯特丹大学和格勒诺布尔阿尔卑斯大学的一组研究人员发表的研究表明，发光实际上只是星云凸起周围恒星的轮廓。我们发现，在核心凸起中描绘出恒星质量的发射剖面提供了过量发射，从而体现了强有力的间接证据，表明过量是由于银河系隆起中的恒星源群。我们发现对于boxy，恒星质量比为（2.1±0.2）×1027 erg s-1 M-1，对于核凸起，发现（1.4±0.6）×1027 erg s-1 M-1。恒星质量相关模板优于具有高统计显着性的常规DM谱。
另一个我们都希望是真实的解释是，暗物质正在发射出伽玛射线。如果是这样的话，我们最终可以对暗物质进行归零并证明其存在。至少不是通过检查那个特殊的银河系隆起的星云。我们在追求中获得了一个非常棒的合作伙伴：AI。科学家们并不只是猜测凸起发光的轮廓与假想的暗物质附近的恒星的引力分布相匹配。他们使用机器学习来完成其繁重的工作，并通过科学严谨证明这是最有力的解释。为此，他们创建了一组名为Sky Factorization with Adaptive Constrained Templates（SkyFACT）的专有算法，以解决在空间中确定伽玛射线发光场的确切规格的巨大问题。
最近另一项涉及伽马射线和人工智能的实验可以帮助科学家从不同角度处理这个问题。在大型强子对撞机（LHC）的法国/瑞士边境下工作的科学家上个月首次加速了实际原子。大型强子对撞机团队将电离的铅原子加速到接近光速的速度，然后观察随之而来的zany粒子物理学。这是第一次用原子完成，以前的尝试使用了质子和原子核。在成功加速实际原子（虽然除去一个电子以外的所有原子）时，该团队认为他们已经为最终成为一个令人难以置信的高强度伽马射线工厂奠定了基础。
当然，这意味着研究人员将能够按需创建不可思议的Hulks。实际上这是一个谎言。真正做得更酷的是：它为科学家提供了一种创造伽玛射线的方法，这些伽玛射线目前是不可能实现的，他们希望能够为物理问题提供新的见解，例如你猜对了检测暗物质。如果没有今天的现代AI技术，这一切都不可能实现。大型强子对撞机每秒产生不可思议的100万千兆字节数据。如果没有深入的学习网络来对这些数据进行分类和筛选，科学家们是不可能完成的任务。
从事伽马射线工厂实验的物理学家之一Kazuhiro Terao告诉斯坦福大学SLAC国家加速器实验室的记者：今天我们主要使用机器学习来查找数据中的功能，这些功能可以帮助我们回答一些问题。十年后，机器学习算法可以独立地提出自己的问题，并在发现新物理时识别它们。一个多世纪以前，科学家们假设暗物质的存在。而且，尽管事实证明银河系的凸起谜团并不是我们今天所寻求的答案，但我们比以往任何时候都更接近于弄清楚如何检测它。
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