[新智元導(dǎo)讀]CMU和UC Berkeley等機構(gòu)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(nèi)完成模擬，而且更加準確。更讓人震驚的是在調(diào)整參數(shù)后，無需調(diào)參訓(xùn)練仍能準確模擬宇宙！“就像使用貓狗圖片訓(xùn)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(gòu)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(diào)參后無需訓(xùn)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(zhì)的數(shù)量都能計算
幾十年來，科學(xué)家們一直使用計算機模擬來嘗試并用數(shù)字技術(shù)對我們宇宙的起源和演化進行逆向工程。使用現(xiàn)代技術(shù)的最佳的傳統(tǒng)方法需要幾分鐘時間來產(chǎn)生良好的結(jié)果。現(xiàn)在，這個全球首個AI宇宙模擬器在幾毫秒內(nèi)，就能產(chǎn)生更高精度的結(jié)果。
論文中提到：“在這里，我們建立了一個深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測宇宙的結(jié)構(gòu)形成。它優(yōu)于傳統(tǒng)的快速分析近似法，并且可以在訓(xùn)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(xùn)練過的變量產(chǎn)生了精確的結(jié)果。例如，它報告的一個讓科學(xué)家們驚訝的特殊參數(shù)是，宇宙中暗物質(zhì)的數(shù)量。
研究小組沒有根據(jù)暗物質(zhì)含量不同的數(shù)據(jù)來訓(xùn)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(xùn)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(xùn)練模型
像D3M那樣的計算機模擬已成為理論天體物理學(xué)的必要條件。科學(xué)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(xué)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(guān)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(nèi)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(xùn)練D3M使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行計算； 然后研究人員將結(jié)果與預(yù)期結(jié)果進行比較。通過進一步訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會隨著時間的推移而適應(yīng)，從而產(chǎn)生更快、更準確的結(jié)果。
在訓(xùn)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(jié)果與慢速和快速模型的結(jié)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(nèi)完成模擬。
D3M也能產(chǎn)生準確的結(jié)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(xùn)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(xué)，研究團隊希望了解更多關(guān)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(xué)習(xí)的反復(fù)無常和不可預(yù)測的本質(zhì)外，AI宇宙模擬器本身還有潛力幫助天體物理學(xué)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》
