La prima simulazione di intelligenza artificiale dell'universo sembra funzionare come la cosa reale - ed è quasi altrettanto misteriosa.
I ricercatori hanno riportato la nuova simulazione il 24 giugno sulla rivista Proceedings of National Academy of Sciences. L'obiettivo era quello di creare una versione virtuale del cosmo al fine di simulare diverse condizioni per l'inizio dell'universo, ma gli scienziati sperano anche di studiare la propria simulazione per capire perché funziona così bene.
"È come insegnare un software di riconoscimento delle immagini con molte immagini di cani e gatti, ma poi è in grado di riconoscere gli elefanti", ha detto in un co-autore Shirley Ho, un astrofisico teorico presso il Center for Computational Astrophysics di New York City dichiarazione. "Nessuno sa come fa, ed è un grande mistero da risolvere."
Simulazione dell'universo
Data l'enorme età e dimensioni dell'universo, capire la sua formazione è una sfida scoraggiante. Uno strumento nella cassetta degli attrezzi dell'astrofisico è la modellazione al computer. I modelli tradizionali richiedono molta potenza e tempo di elaborazione, tuttavia, poiché gli astrofisici potrebbero dover eseguire migliaia di simulazioni, modificando parametri diversi, per determinare quale sia lo scenario più probabile del mondo reale.
Ho e i suoi colleghi hanno creato una rete neurale profonda per accelerare il processo. Soprannominato il modello di spostamento della densità profonda, o D ^ 3M, questa rete neurale è progettata per riconoscere caratteristiche comuni nei dati e "apprendere" nel tempo come manipolarli. Nel caso di D ^ 3M, i ricercatori hanno introdotto 8.000 simulazioni da un modello di computer tradizionale ad alta precisione dell'universo. Dopo che D ^ 3M aveva appreso come funzionavano quelle simulazioni, i ricercatori hanno inserito una nuovissima simulazione mai vista prima di un universo virtuale a forma di cubo di 600 milioni di anni luce. (Il vero universo osservabile è lungo circa 93 miliardi di anni luce.)
La rete neurale è stata in grado di eseguire simulazioni in questo nuovo universo proprio come aveva fatto nel set di dati di 8000 simulazioni che aveva usato per l'addestramento. Le simulazioni si sono concentrate sul ruolo della gravità nella formazione dell'universo. Ciò che è stato sorprendente, ha detto Ho, è stato che quando i ricercatori hanno variato parametri nuovissimi, come la quantità di materia oscura nell'universo virtuale, D ^ 3M era ancora in grado di gestire le simulazioni - nonostante non fosse mai stato addestrato su come gestire la materia oscura variazioni.
Computer e cosmologia
Questa caratteristica di D ^ 3M è un mistero, ha detto Ho, e rende la simulazione intrigante per la scienza computazionale e la cosmologia.
"Possiamo essere un parco giochi interessante per uno studente di macchine da usare per vedere perché questo modello estrapola così bene, perché estrapola agli elefanti invece di riconoscere solo cani e gatti", ha detto. "È una strada a doppio senso tra scienza e apprendimento profondo."
Il modello potrebbe anche far risparmiare tempo ai ricercatori interessati alle origini universali. La nuova rete neurale potrebbe completare le simulazioni in 30 millisecondi, rispetto a diversi minuti per il metodo di simulazione dell'intelligenza non artificiale più veloce. La rete ha inoltre registrato un tasso di errore del 2,8%, rispetto al 9,3% per il modello più veloce esistente. (Questi tassi di errore sono confrontati con un gold standard di accuratezza, un modello che impiega centinaia di ore per ogni simulazione.)
I ricercatori hanno ora in programma di variare altri parametri nella nuova rete neurale, esaminando come fattori come l'idrodinamica o il movimento di fluidi e gas, possano aver modellato la formazione dell'universo.
