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資訊頻道[新智元導讀]CMU和UC Berkeley等機構的研究人員推出了全球首個AI宇宙三維模擬器，可在幾毫秒內完成模擬，而且更加準確。更讓人震驚的是在調整參數(shù)后，無需調參訓練仍能準確模擬宇宙！“就像使用貓狗圖片訓練識別軟件，最終能識別大象”一樣讓人震驚。
最近，一組來自CMU和UC Berkeley等研究機構的研究人員率先推出了全球首個AI宇宙三維模擬器。這個模擬器不僅速度快而且精度高，調參后無需訓練仍能準確模擬，甚至連它的創(chuàng)造者都不知道它是如何做到的。
宇宙中暗物質的數(shù)量都能計算
幾十年來，科學家們一直使用計算機模擬來嘗試并用數(shù)字技術對我們宇宙的起源和演化進行逆向工程。使用現(xiàn)代技術的最佳的傳統(tǒng)方法需要幾分鐘時間來產生良好的結果。現(xiàn)在，這個全球首個AI宇宙模擬器在幾毫秒內，就能產生更高精度的結果。
論文中提到：“在這里，我們建立了一個深層的神經網絡來預測宇宙的結構形成。它優(yōu)于傳統(tǒng)的快速分析近似法，并且可以在訓練數(shù)據(jù)之外精確地進行外推。”
也就是說，它不僅做了開發(fā)人員建造它做的事情——模擬不同引力條件下宇宙的演化——它還為它沒有訓練過的變量產生了精確的結果。例如，它報告的一個讓科學家們驚訝的特殊參數(shù)是，宇宙中暗物質的數(shù)量。
研究小組沒有根據(jù)暗物質含量不同的數(shù)據(jù)來訓練這個名為“深密度位移模型”（D3M）的系統(tǒng)，然而AI（根據(jù)研究，精確地）根據(jù)它所訓練的數(shù)據(jù)的推論改變了這些值。
正如論文的合著者Shirley Ho所言：“這就像用大量的貓狗圖片教圖像識別軟件一樣，但隨后軟件能夠識別大象。沒有人知道它是如何做到的，這是一個很費解的謎。”
8000種不同模擬訓練模型
像D3M那樣的計算機模擬已成為理論天體物理學的必要條件。科學家們想知道宇宙在不同的情況下是如何演化的，例如，比如暗能量將宇宙拉離的時間是不同的。這些研究需要進行數(shù)千次模擬，做一個閃電般快速且高度精確的計算機模型成為現(xiàn)代天體物理學的主要目標之一。
D3M模擬引力如何塑造宇宙。研究人員選擇僅關注引力，因為它是迄今為止宇宙大規(guī)模演化中最重要的力量。
最精確的宇宙模擬計算了引力如何在宇宙的整個生命中移動數(shù)十億個單個粒子。這種精度需要時間，一次模擬需要大約300個計算小時。更快的方法可以在兩分鐘內完成相同的模擬，但代價就是精度會降低。
研究人員通過從可用的最高精度模型中提供了8，000種不同的模擬，來訓練D3M使用的深度神經網絡。神經網絡獲取訓練數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行計算； 然后研究人員將結果與預期結果進行比較。通過進一步訓練，神經網絡會隨著時間的推移而適應，從而產生更快、更準確的結果。
在訓練D3M之后，研究人員對6億光年的箱形宇宙進行了模擬，并將結果與慢速和快速模型的結果進行了比較。慢速但準確的方法每次模擬需要數(shù)百小時的計算時間，而現(xiàn)有的快速方法需要幾分鐘，但D3M可以在30毫秒內完成模擬。
D3M也能產生準確的結果。與高精度模型相比，D3M的相對誤差為2.8%。使用相同的比較，現(xiàn)有的快速模型的相對誤差為9.3%。
研究人員表示，D3M在處理訓練數(shù)據(jù)中未發(fā)現(xiàn)的參數(shù)變化方面具有非凡的能力，這使得它成為一個特別有用和靈活的工具。除了模擬其他力，如流體動力學，研究團隊希望了解更多關于模型是如何運作的。
AI將幫助人類更好的認識宇宙
除了進一步展示黑匣子AI和深度學習的反復無常和不可預測的本質外，AI宇宙模擬器本身還有潛力幫助天體物理學家和研究人員填補我們宇宙背后的一些空白。
我們的宇宙是一個奇怪的，幾乎是未知的地方。人類剛剛開始將我們的視線投向可觀測空間之外，以確定宇宙之外是什么，以及它是如何形成現(xiàn)在的樣子的。人工智能可以幫助我們準確地理解影響我們宇宙進化的數(shù)十億個變量是如何作用于恒星、行星甚至生命本身的出現(xiàn)的。
摘自《新浪科技綜合》
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號