UA
EN
RU
Нейросеть создала уникальную карту Вселенной и поразила своих авторов
Пока человечество еще не научилось путешествовать на миллиарды лет в прошлое, у нас не так много способов изучить историю родного мира и удивительной Вселенной, в которой мы живем. Одним из самых надежных способов узнать больше о прошлом космоса является компьютерное моделирование, с помощью котором можно создать весьма точные симуляции произошедших событий.
Большинство этих симуляций попадают в одну из двух категорий: медленная, но более точная или быстрая, но менее точная. Однако теперь международная команда исследователей создала ИИ, который может генерировать высокоточные трехмерные симуляции процессов, происходящих во Вселенной, и делать это быстро — даже когда ученые интегрируют в систему новые данные, которым искусственный интеллект еще не был обучен.
«Это все равно, что научить программу распознавать на фотографиях кошек и собак, а затем внезапно обнаружить, что она так же легко узнает на фото слона», поясняет исследователь Ширли Хо в пресс-релизе. «Никто толком не понимает, как это происходит, и нам еще лишь предстоит разгадать эту загадку».
Сама система получила название Deep Density Displacement Model (D3M), и принцип ее работы описан на страницах .
Цель состояла в том, чтобы научить D3M моделировать гравитацию, формирующую вселенную. Для этого ученые заложили в систему свыше 8000 симуляций, сфокусированных вокруг гравитации и созданных другими высокоточными симуляторами. Ранее системе нужно было до 300 вычислительных часов на создание одной лишь операции, однако после улучшения D3M смогла совершать собственное моделирование участка Вселенной протяженностью 600 миллионов световых лет… всего за 30 миллисекунд. Звучит как фантастика, правда? Но это еще не конец: оказалось, что полученные в результате симуляции были намного более точными, чем у большинства уже существующих систем, которые тратят на подобные (и весьма условные) модели космоса до 2 минут.
В результате эффективность системы удивила даже ее авторов. Оказалось, что скорость — это не главное достоинство, а лишь приятный бонус. Главным же плюсом новой системы стало то, что она с высокой точностью моделировала даже те данные, которые не были заложены изначально. Так, введя в систему понятие «темная материя» и настроив ее процент в заданном регионе космоса, исследователи получили детальную картину космической «эволюции».
Как оказалось, нам еще предстоит узнать многое не только о том, как появился привычный нам мир, но также о том, как работают нами же спроектированные программы. «Наша модель станет отличной испытательной площадкой для прочих ИИ», заявляет Хо.
