For første gang har astrofysikere brukt kunstig intelligens for å lage en 3D-simulering av universet. Resultatene er så nøyaktige og pålitelige at skaperne ikke er sikre på hvordan det hele fungerer.
Hastigheten og nøyaktigheten til prosjektet, kalt Deep Density Displacement Model, eller D3M, var ikke den største overraskelsen for forskerne. Det virkelige sjokket var at D3M nøyaktig kunne simulere hvordan universet ville se ut hvis noen av dets parametere ble endret, for eksempel prosentandelen av mørk materie. Men under trening fikk algoritmen ingen data om hva som skjer når disse parametrene endres.
Programmet ble laget av forskere fra Center for Computational Astrophysics fra Flatiron Institute i New York. Datasimuleringer som de som er gjort av D3M-modellen har betydelig avansert teoretisk astrofysikk.
Forskere vil vite hvordan verdensrommet kan utvikle seg under forskjellige scenarier, for eksempel mørk energi som endrer seg over tid. Slike studier krever tusenvis av operasjoner, og D3M bygger simuleringer raskt og nøyaktig. Dette gjør henne unik på sin egen måte.
3D-modell av universet, bygget ved hjelp av D3M / & copy; S-algoritmen. Han et al., Proceedings of the National Academy of Sciences 2019.
Spesielt kan den nye algoritmen simulere endringen i gravitasjonskraften. Forskerne bestemte seg for kun å fokusere på tyngdekraften, fordi det bestemmer de fleste prosesser som skjer på planeten og stjernenivået.
Derfor "forsket" forskere D3M nevrale nettverk mer enn 8000 forskjellige simuleringer av universet, som ble laget av et annet program. Som et resultat, da forskerne kjørte en ny algoritme, var det i stand til å gjenskape en modell av universet 600 millioner lysår på 30 millisekunder. Dessuten var feilen mindre enn tre prosent sammenlignet med programmer som brukte mer enn 300 timer på prosessen.
Men til tross for så imponerende resultater, forstår skaperne av D3M fortsatt ikke helt hvordan det nevrale nettverket klarte å lage en simulering på bare noen få millisekunder. Det er godt mulig at algoritmen fulgte minst mulig motstand og ganske enkelt kombinerte flere modeller som allerede er lastet inn i den. Men astrofysikere har ennå ikke funnet ut av det.
Salgsfremmende video:
Nikita Shevtsov
