Прорывная ИИ-модель симулирует Вселенную за 30 мс с точностью 2,8%

Первый ИИ-симулятор Вселенной — быстрый и точный

ИИ-модель может смоделировать Вселенную шириной 600 миллионов световых лет за 30 миллисекунд с относительной ошибкой 2,8%. Удивительно, но исследователи не знают, как этот симулятор работает «под капотом».

Для объяснения эволюции нашей Вселенной ученым требуется большое количество симуляций для извлечения информации из небесных наблюдений. Процесс включает оценку миллиардов частиц с точной физической моделью на огромном объеме за миллиарды лет.

Астрофизики обычно используют подход, называемый N-тело симуляция, для предсказания формирования структуры Вселенной. Однако метод вычислительно затратен.

Теперь команда исследователей в США разработала новую модель — альтернативу N-тело симуляциям — для генерации сложных 3D-симуляций Вселенной. Она использует методы глубокого обучения для выдачи гораздо более точных результатов за значительно меньше времени.

Модель глубокого смещения плотности (Deep Density Displacement Model — D3M)

Нейронная сеть под названием Deep Density Displacement Model (D3M) обучена на одном наборе космологических параметров.

Помимо быстрых и точных результатов, она может точно смоделировать, как бы выглядела наша Вселенная, если бы были изменены определенные параметры (например, количество темной материи в космосе), хотя модель никогда не обучалась на данных, где эти параметры варьировались.

D3M моделирует эффекты гравитации (самую важную силу) на нашей Вселенной. Она вычисляет, как эта сила сдвигает миллиарды отдельных частиц на протяжении всей эволюции Вселенной.

Источник: PNAS | DOI:10.1073/pnas.1821458116 | Simons Foundation

Исследователи обучили D3M на примерно 8000 различных симуляциях из самых точных существующих моделей. Глубокие нейронные сети, питающие D3M, постепенно научились выдавать более точные результаты за меньшее время.

После обучения модели астрофизики запустили симуляцию квадратной Вселенной шириной 600 миллионов световых лет. Затем они сравнили результаты с существующими передовыми моделями.

Сравнение точности новой модели (D3M) и N-тело симуляций, сгенерированных теории возмущений второго порядка Лагранжа (2LPT). Средняя ошибка смещения в миллионах световых лет представлена разными цветами в сетке.

Точный, но медленный метод занимал сотни часов для симуляции Вселенной, а быстрый подход — несколько минут. D3M выполнил симуляцию всего за 30 миллисекунд.

По сравнению с существующим быстрым подходом, имевшим относительную ошибку 9,3%, D3M дал более точные результаты с относительной ошибкой 2,8%.

Что делает эту модель особенной — ее исключительная способность обрабатывать вариации космологических параметров, не входивших в обучающие наборы данных.

В следующем исследовании исследователи попробуют смоделировать и другие силы, включая гидродинамику. Сложность модели может быть еще улучшена за счет добавления симуляций с более высоким разрешением.

Кроме того, они проанализируют механизм работы D3M, чтобы понять, почему он так хорошо экстраполирует. Это может быть очень полезно для развития методов машинного обучения.