Die erste künstliche Intelligenzsimulation des Universums scheint wie die reale zu funktionieren - und ist fast genauso mysteriös.
Die Forscher berichteten über die neue Simulation am 24. Juni in der Zeitschrift Proceedings der National Academy of Sciences. Das Ziel war es, eine virtuelle Version des Kosmos zu erstellen, um verschiedene Bedingungen für den Beginn des Universums zu simulieren. Die Wissenschaftler hoffen jedoch auch, ihre eigene Simulation zu studieren, um zu verstehen, warum sie so gut funktioniert.
"Es ist, als würde man Bilderkennungssoftware mit vielen Bildern von Katzen und Hunden unterrichten, aber dann kann man Elefanten erkennen", sagte die Co-Autorin der Studie, Shirley Ho, eine theoretische Astrophysikerin am Center for Computational Astrophysics in New York City Erklärung. "Niemand weiß, wie es das macht, und es ist ein großes Rätsel, das gelöst werden muss."
Das Universum simulieren
Angesichts des enormen Alters und der Größe des Universums ist das Verständnis seiner Entstehung eine gewaltige Herausforderung. Ein Werkzeug in der Astrophysiker-Toolbox ist die Computermodellierung. Herkömmliche Modelle erfordern jedoch viel Rechenleistung und Zeit, da Astrophysiker möglicherweise Tausende von Simulationen ausführen und verschiedene Parameter anpassen müssen, um das wahrscheinlichste reale Szenario zu ermitteln.
Ho und ihre Kollegen haben ein tiefes neuronales Netzwerk geschaffen, um den Prozess zu beschleunigen. Dieses neuronale Netzwerk, das als Deep Density Displacement Model (D ^ 3M) bezeichnet wird, erkennt gemeinsame Merkmale in Daten und "lernt" im Laufe der Zeit, wie diese Daten manipuliert werden. Im Fall von D ^ 3M gaben die Forscher 8.000 Simulationen aus einem hochgenauen traditionellen Computermodell des Universums ein. Nachdem D ^ 3M erfahren hatte, wie diese Simulationen funktionieren, führten die Forscher eine brandneue, nie zuvor gesehene Simulation eines virtuellen, würfelförmigen Universums mit einem Durchmesser von 600 Millionen Lichtjahren durch. (Das real beobachtbare Universum hat einen Durchmesser von etwa 93 Milliarden Lichtjahren.)
Das neuronale Netzwerk konnte Simulationen in diesem neuen Universum ausführen, genau wie in dem 8.000-Simulations-Datensatz, den es für das Training verwendet hatte. Die Simulationen konzentrierten sich auf die Rolle der Schwerkraft bei der Entstehung des Universums. Was überraschend war, sagte Ho, war, dass D ^ 3M, als die Forscher brandneue Parameter wie die Menge an dunkler Materie im virtuellen Universum variierten, immer noch in der Lage war, die Simulationen zu handhaben - obwohl sie nie im Umgang mit dunkler Materie geschult worden waren Variationen.
Computer und Kosmologie
Dieses Merkmal von D ^ 3M ist ein Rätsel, sagte Ho, und macht die Simulation sowohl für die Computerwissenschaft als auch für die Kosmologie faszinierend.
"Wir können ein interessanter Spielplatz für einen Maschinenlerner sein, um zu sehen, warum dieses Modell so gut extrapoliert wird, warum es auf Elefanten extrapoliert, anstatt nur Katzen und Hunde zu erkennen", sagte sie. "Es ist eine Einbahnstraße zwischen Wissenschaft und tiefem Lernen."
Das Modell könnte auch eine Zeitersparnis für Forscher sein, die an universellen Ursprüngen interessiert sind. Das neue neuronale Netzwerk könnte Simulationen in 30 Millisekunden abschließen, verglichen mit einigen Minuten für die schnellste Simulationsmethode für nicht künstliche Intelligenz. Das Netzwerk hatte auch eine Fehlerrate von 2,8%, verglichen mit 9,3% für das vorhandene schnellste Modell. (Diese Fehlerraten werden mit einem Goldstandard für die Genauigkeit verglichen, einem Modell, das für jede Simulation Hunderte von Stunden benötigt.)
Die Forscher planen nun, andere Parameter im neuen neuronalen Netzwerk zu variieren und zu untersuchen, wie Faktoren wie die Hydrodynamik oder die Bewegung von Flüssigkeiten und Gasen die Bildung des Universums beeinflusst haben könnten.
