Zdá sa, že vôbec prvá simulácia umelej inteligencie vesmíru funguje ako skutočná vec - a je takmer rovnako záhadná.
Vedci uviedli novú simuláciu 24. júna v časopise Zborník Národnej akadémie vied. Cieľom bolo vytvoriť virtuálnu verziu vesmíru, aby sa simulovali rôzne podmienky pre začiatok vesmíru, ale vedci tiež dúfajú, že si preštudujú svoju vlastnú simuláciu, aby pochopili, prečo to funguje tak dobre.
"Je to ako učiť softvér na rozpoznávanie obrázkov s množstvom obrázkov mačiek a psov, ale potom dokáže rozpoznať slony," uviedla v štúdii spoluautorka štúdie Shirley Ho, teoretická astrofyzikka z Centra počítačovej astrofyziky v New Yorku. vyhlásenia. "Nikto nevie, ako sa to robí, a je to veľké tajomstvo, ktoré treba vyriešiť."
Simulácia vesmíru
Vzhľadom na obrovský vek a rozsah vesmíru je pochopenie jeho formácie skľučujúcou výzvou. Jedným z nástrojov v paneli nástrojov pre astrofyzikov je počítačové modelovanie. Tradičné modely však vyžadujú veľa výpočtového výkonu a času, pretože astrofyzici môžu potrebovať spustiť tisíce simulácií, vyladiť rôzne parametre, aby určili, ktorý scenár je najpravdepodobnejší v skutočnom svete.
Ho a jej kolegovia vytvorili hlbokú neurónovú sieť na urýchlenie procesu. Táto neurónová sieť, označovaná ako model posunu hlbokej hustoty alebo D ^ 3M, je navrhnutá tak, aby rozpoznávala bežné vlastnosti v údajoch a postupom času sa „učila“, ako s nimi manipulovať. V prípade D ^ 3M vedci vložili 8 000 simulácií z vysoko presného tradičného počítačového modelu vesmíru. Po tom, čo sa spoločnosť D ^ 3M dozvedela, ako tieto simulácie fungujú, vedci uviedli úplne novú, nikdy predtým nevídanú simuláciu virtuálneho vesmíru v tvare kocky s priemerom 600 miliónov svetelných rokov. (Skutočný pozorovateľný vesmír má priemer asi 93 miliárd svetelných rokov.)
Neurónová sieť bola schopná spustiť simulácie v tomto novom vesmíre rovnako ako v súbore údajov o simulácii 8 000, ktorý použila na výcvik. Simulácie sa zameriavali na úlohu gravitácie vo formácii vesmíru. Čo je prekvapujúce, povedal Ho, bolo, že keď vedci menili úplne nové parametre, ako napríklad množstvo tmavej hmoty vo virtuálnom vesmíre, D ^ 3M bol stále schopný zvládnuť simulácie - napriek tomu, že nikdy nebol vyškolený na to, ako zaobchádzať s temnou hmotou. variácie.
Počítače a kozmológia
Táto vlastnosť D ^ 3M je záhadou, povedal Ho, a robí túto simuláciu zaujímavou pre výpočtovú vedu, ako aj pre kozmológiu.
„Môžeme byť zaujímavým detským ihriskom, na ktorom sa učiaci stroj naučia, prečo tento model tak dobre extrapoluje, prečo extrapoluje slony namiesto toho, aby rozpoznával iba mačky a psy,“ uviedla. "Je to obojsmerná ulica medzi vedou a hlbokým učením."
Tento model by tiež mohol ušetriť čas pre výskumníkov zaujímajúcich sa o univerzálny pôvod. Nová neurónová sieť by mohla dokončiť simulácie za 30 milisekúnd, v porovnaní s niekoľkými minútami pre najrýchlejšiu metódu simulácie bez umelej inteligencie. Sieť tiež mala chybovosť 2,8%, v porovnaní s 9,3% pre existujúci najrýchlejší model. (Tieto miery chybovosti sa porovnávajú so zlatým štandardom presnosti, modelom, ktorý pre každú simuláciu trvá stovky hodín.)
Vedci teraz plánujú meniť ďalšie parametre v novej neurónovej sieti a skúmajú, ako môžu ovplyvniť formovanie vesmíru faktory ako hydrodynamika alebo pohyb tekutín a plynov.
