ईपीएफएल में एआई "इंसेप्शन" अंधेरे पदार्थ की बातचीत और ब्रह्मांडीय शोर के बीच अंतर करता है, भविष्य के अंधेरे पदार्थ के अध्ययन में सुधार करता है। AI "Inception" at EPFL differentiates between dark matter interactions and cosmic noise, improving future dark matter studies.

ईपीएफएल के शोधकर्ताओं ने "इंसेप्शन" नामक एक एआई एल्गोरिथ्म विकसित किया है जो सक्रिय आकाशगंगा नाभिकों से डार्क मैटर आत्म-अंतरक्रियाओं और ब्रह्मांडीय शोर के बीच अंतर कर सकता है। Researchers at EPFL have developed an AI algorithm called "Inception" that can differentiate between dark matter self-interactions and cosmic noise from active galactic nuclei. डार्क मैटर ब्रह्मांड के द्रव्यमान का लगभग 85% हिस्सा है लेकिन इसकी अदृश्यता के कारण इसका अध्ययन करना चुनौतीपूर्ण है। Dark matter makes up about 85% of the universe's mass but remains challenging to study due to its invisibility. एआई ने अपने विश्लेषणों में 80% सटीकता हासिल की, संभावित रूप से यूक्लिड जैसे दूरबीनों से भविष्य के अनुसंधान और डेटा विश्लेषण को बढ़ाया, और ब्रह्मांड में डार्क मैटर की भूमिका की हमारी समझ में सुधार किया। The AI achieved 80% accuracy in its analyses, potentially enhancing future research and data analysis from telescopes like Euclid, and improving our understanding of dark matter's role in the cosmos.