ИИ создал 3D-симуляцию Вселенной, но ученые не знают, как это получилось
Впервые астрофизики использовали искусственный интеллект для создания 3D-симуляции Вселенной. Результаты настолько точные и надежные, что создатели не уверены в том, как все это работает.
Скорость и точность проекта, названного Deep Density Displacement Model, или D3M, не были самым большим сюрпризом для исследователей. Реальный шок состоял в том, что D3M мог точно имитировать, как будет выглядеть Вселенная, если изменить некоторые ее параметры, например процент темной материи. Но при обучении алгоритм не получал никаких данных о том, что происходит при изменении этих параметров.
Программу создали ученые из Центра вычислительной астрофизики Института Флэтайрон в Нью-Йорке. Компьютерное моделирование, подобное тому, которое было сделано моделью D3M, существенно продвинуло вперед теоретическую астрофизику.
Ученые хотят знать, как космос может развиваться при различных сценариях, например при изменении темной энергии со временем. Такие исследования требуют выполнения тысяч операций, а D3M строит симуляции быстро и очень точно. Это делает ее уникальной в своем роде.
В частности, новый алгоритм может моделировать изменение гравитационной силы. Исследователи решили сосредоточиться только на гравитации, потому что она определяет большинство процессов, происходящих на уровне планет и звезд.
Поэтому ученые «скормили» нейронной сети D3M более 8000 различных симуляций Вселенной, которые создала другая программа. В результате, когда исследователи запустили новый алгоритм, он смог воссоздать модель Вселенной диаметром в 600 миллионов световых лет за 30 миллисекунд. При этом его погрешность составила менее трех процентов по сравнению с программами, которые потратили на процесс более 300 часов.
Но, несмотря на такие впечатляющие результаты, создатели D3M до сих пор не совсем понимают, как нейросети удалось создать симуляцию всего за несколько миллисекунд. Вполне возможно, что алгоритм пошел по пути наименьшего сопротивления и просто соединил несколько уже загруженных в него моделей в одну. Но это астрофизикам еще предстоит выяснить.
Грузинский ученый предположил существование крошечных, способных к самокопированию зондов, с помощью которых высокоразвитая цивилизация могла бы исследовать и осваивать Галактику.
Международная команда ученых оценила сколько людей в мире болеют и умирают от рака, каково число лет жизни прожитых больными с онкологией или потерянных вследствие преждевременной смерти, какие из видов рака наиболее распространены, а какие уносят наибольшее число жизней, и насколько рак сопоставим с другими болезнями.
Простая анимация доказывает, что сверхсветовые корабли оказались бы бесполезными в реальности.
Грузинский ученый предположил существование крошечных, способных к самокопированию зондов, с помощью которых высокоразвитая цивилизация могла бы исследовать и осваивать Галактику.
Международная команда ученых оценила сколько людей в мире болеют и умирают от рака, каково число лет жизни прожитых больными с онкологией или потерянных вследствие преждевременной смерти, какие из видов рака наиболее распространены, а какие уносят наибольшее число жизней, и насколько рак сопоставим с другими болезнями.
Простая анимация доказывает, что сверхсветовые корабли оказались бы бесполезными в реальности.
Грузинский ученый предположил существование крошечных, способных к самокопированию зондов, с помощью которых высокоразвитая цивилизация могла бы исследовать и осваивать Галактику.
Международная команда ученых оценила сколько людей в мире болеют и умирают от рака, каково число лет жизни прожитых больными с онкологией или потерянных вследствие преждевременной смерти, какие из видов рака наиболее распространены, а какие уносят наибольшее число жизней, и насколько рак сопоставим с другими болезнями.
Глобальное потепление имеет не только негативные последствия: оно заметно снизило смертность среди людей и увеличило биомассу в дикой природе, запустив процесс глобального озеленения.
