Вселенная заполнена прекрасными объектами, такими, как эта пузырьковая туманность, расположенная на расстоянии более 8000 световых лет от Земли. Исследователи недавно использовали Искусственный Интеллект (ИИ) для моделирования Вселенной. Хотя моделирование прошло на удивление хорошо, никто из ученых до конца так и не понял, как оно работает.
По информации, поступившей в распоряжение ИА «Экспресс-Новости», ученые провели первое в мире моделирование Вселенной при посредничестве ИИ. При этом уже заявлено о том, что представленная модель работает точно также, как и настоящая вещь – и, что интересно, почти так же загадочно. И это притом, что цель состояла в том, чтобы создать виртуальную версию космоса с последующей возможностью моделировать различные условия для начала Вселенной. Но теперь ученые задались вопросом изучить свое собственное моделирование, чтобы понять, почему оно работает так хорошо.
«Это похоже на обучение программе распознавания изображений с большим количеством кошек и собак, но затем она способна распознавать слонов», – заявила соавтор исследования Ширли Хо, теоретический астрофизик из Центра вычислительной астрофизики в Нью-Йорке. «Никто не знает, как это происходит, и это большая загадка, которую нужно разгадать».
Имитация Вселенной
Учитывая огромный возраст и масштабы Вселенной, понимание ее формирования является сложной задачей. Одним из инструментов в наборе астрофизика является компьютерное моделирование. Однако традиционные модели требуют больших вычислительных ресурсов и времени, поскольку астрофизикам может потребоваться выполнить тысячи симуляций, настраивая различные параметры, чтобы определить наиболее вероятный сценарий реального мира.
Хо и ее коллеги создали глубокую нейронную сеть, чтобы ускорить процесс. Названная моделью смещения глубокой плотности, или D ^ 3M, эта нейронная сеть предназначена для распознавания общих характеристик в данных и «обучения» со временем, как манипулировать этими данными. В случае D ^ 3M, исследователи внесли 8000 симуляций из высокоточной традиционной компьютерной модели Вселенной. После того, как D ^ 3M узнал, как эти симуляции работали, исследователи применили совершенно новую, никогда ранее не встречавшуюся симуляцию виртуальной кубовидной Вселенной шириной 600 миллионов световых лет. (Реальная наблюдаемая вселенная имеет ширину около 93 миллиардов световых лет.)
Нейронная сеть была способна запускать симуляции в этой новой Вселенной так же, как и в наборе данных с 8000 симуляций, который использовался для обучения. Моделирование было сосредоточено на роли гравитации в формировании Вселенной. Что было удивительно, сказала Хо, так это то, что когда исследователи меняли совершенно новые параметры, такие как количество темной материи в виртуальной вселенной, D ^ 3M по-прежнему мог справляться с симуляциями. И это несмотря на то, что ИИ никогда не обучался тому, как обращаться с темной материей.
Компьютеры и космология
Хо сказала, что эта особенность D ^ 3M является загадкой и делает моделирование интригующим как для вычислительной науки, так и для космологии. «Мы можем быть интересной игровой площадкой для ученика, который может использовать эту модель, чтобы понять, почему она экстраполирует так хорошо, почему она экстраполирует на слонов, а не просто распознает кошек и собак. Это улица с двусторонним движением между наукой и глубоким обучением».
Модель также может сэкономить время исследователей, заинтересованных в универсальном происхождении. Новая нейронная сеть может завершить моделирование за 30 миллисекунд, по сравнению с несколькими минутами для самого быстрого метода моделирования без искусственного интеллекта. В сети также был коэффициент ошибок 2,8% по сравнению с 9,3% для существующей самой быстрой модели. Эти коэффициенты ошибок сравниваются с золотым стандартом точности, моделью, которая занимает сотни часов на каждую симуляцию.
Теперь исследователи планируют изменить другие параметры в новой нейронной сети, изучая, как такие факторы, как гидродинамика или движение жидкостей и газов, могли запустить процесс формирования Вселенной.#Вселенная #Космос #Искусственный Интеллект #Учёные #Исследование #Моделирование
