Новый способ моделирования.
Ученые из физико-математического института Вселенной имени Кавли (Токио) и Университета Беркли (США) представили модель Вселенной, которая генерируется с помощью ИИ. Исследователи показали, что она более точная, чем все существующие аналитические системы моделирования, передает Хроника.инфо со ссылкой на Телеграм.
Исследователи хотят собрать больше информации о Вселенной с помощью прогнозов модели. Они планируют использовать те же технологии, которые позволили суперкомпьютерам моделировать движение миллиардов частиц в течение миллиардов лет. Этот эксперимент известен как «моделирование N-тела», но ученые хотели добавить в него мощности ИИ.
«Теперь, с помощью машинного обучения, мы разработали первую модель нейросетей и продемонстрировали, что существует третий путь к прогнозированию, который объединяет достоинства как аналитических расчетов, так и численного моделирования», — отметил Инь Ли, научный сотрудник Института физики и математики им. Кавли.
Новая модель глубокого изучения, получившая название D3M, является гораздо более точной, чем существующие аналитические методы — например, 2LPT. Для того, чтобы не искать компромисс между точностью и эффективностью системы, команда исследователей сосредоточила свое внимание на машинном обучении — самом современном подходе к обнаружению закономерностей и прогнозированию.
Они взяли за основу то, что ИИ, на основе фотографий, может предсказать как будет выглядеть молодой человек в старости. Они попробовали сделать то же самое с Вселенной, основываясь на ее ранних фотографиях. Ученые обучили сложную нейронную сеть данными триллионов кубических световых лет в объеме, и построили модель глубокого изучения, которая смогла имитировать процесс структурообразования.