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    科學(xué)家首次用AI造了一個(gè)宇宙無(wú)需調(diào)參幾毫秒生成

    2019-09-10 07:22:44趙輝
    關(guān)鍵詞:暗物質(zhì)模擬器引力

    趙輝

    CMU和UC Berkeley等機(jī)構(gòu)的研究人員推出了全球首個(gè)AI宇宙三維模擬器,可在幾毫秒內(nèi)完成模擬,而且更加準(zhǔn)確。更讓人震驚的是在調(diào)整參數(shù)后,無(wú)需調(diào)參訓(xùn)練仍能準(zhǔn)確模擬宇宙!“就像使用貓狗圖片訓(xùn)練識(shí)別軟件,最終能識(shí)別大象”一樣讓人震驚。

    最近,一組來(lái)自CMU和UC Berkeley等研究機(jī)構(gòu)的研究人員率先推出了全球首個(gè)AI宇宙三維模擬器。這個(gè)模擬器不僅速度快而且精度高,調(diào)參后無(wú)需訓(xùn)練就能準(zhǔn)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(jì)算

    幾十年來(lái),科學(xué)家們一直使用計(jì)算機(jī)模擬來(lái)嘗試并用數(shù)字技術(shù)對(duì)我們宇宙的起源和演化進(jìn)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(shí)間來(lái)產(chǎn)生良好的結(jié)果?,F(xiàn)在,這個(gè)全球首個(gè)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(gè)深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)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(jìn)行外推?!?/p>

    也就是說(shuō),它不僅做了開(kāi)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(méi)有訓(xùn)練過(guò)的變量產(chǎn)生了精確的結(jié)果。例如,它報(bào)告的一個(gè)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(méi)有根據(jù)暗物質(zhì)含量不同的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練這個(gè)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)卻根據(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(shí)別軟件一樣,但隨后軟件能夠識(shí)別大象。沒(méi)有人知道它是如何做到的,這是一個(gè)令人很費(fèi)解的謎?!?/p>

    8 000種不同模擬訓(xùn)練模型

    像D3M那樣的計(jì)算機(jī)模擬已成為理論天體物理學(xué)的必要條件??茖W(xué)家們想知道宇宙在不同的情況下是如何演化的,例如暗能量將宇宙拉離的時(shí)間是不同的。這些研究需要進(jìn)行數(shù)千次模擬,做一個(gè)閃電般快速且高度精確的計(jì)算機(jī)模型成為現(xiàn)代天體物理學(xué)的主要目標(biāo)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?yàn)樗瞧駷橹褂钪娲笠?guī)模演化中最重要的力量。

    最精確的宇宙模擬計(jì)算了引力如何在宇宙的整個(gè)生命中移動(dòng)數(shù)十億個(gè)單個(gè)粒子。這種精度需要時(shí)間,一次模擬需要大約300個(gè)計(jì)算小時(shí)。更快的方法可以在兩分鐘內(nèi)完成相同的模擬,但代價(jià)就是精度會(huì)降低。

    研究人員通過(guò)從可用的最高精度模型中提供了8 000種不同的模擬來(lái)訓(xùn)練D3M使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,然后研究人員將結(jié)果與預(yù)期結(jié)果進(jìn)行了比較。通過(guò)進(jìn)一步訓(xùn)練,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)隨著時(shí)間的推移而適應(yīng),從而產(chǎn)生更快、更準(zhǔn)確的結(jié)果。

    在訓(xùn)練D3M之后,研究人員對(duì)6億光年的箱形宇宙進(jìn)行了模擬,并將結(jié)果與慢速和快速模型的結(jié)果進(jìn)行了比較。慢速但準(zhǔn)確的方法每次模擬需要數(shù)百小時(shí)的計(jì)算時(shí)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(zhǔn)確的結(jié)果。與高精度模型相比,D3M的相對(duì)誤差為2.8 %;而使用相同的比較,現(xiàn)有的快速模型的相對(duì)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(gè)特別有用和靈活的工具。除了模擬其他力,如流體動(dòng)力學(xué),研究團(tuán)隊(duì)希望了解更多關(guān)于模型是如何運(yùn)作的。

    AI將幫助人類(lèi)更好的認(rèn)識(shí)宇宙

    除了進(jìn)一步展示黑匣子AI和深度學(xué)習(xí)的反復(fù)無(wú)常和不可預(yù)測(cè)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(bǔ)我們宇宙背后的一些空白。

    我們的宇宙是一個(gè)奇怪的、幾乎是未知的地方。人類(lèi)剛剛開(kāi)始將我們的視線(xiàn)投向可觀測(cè)空間之外,以確定宇宙之外是什么,以及它是如何形成現(xiàn)在樣子的。人工智能可以幫助我們準(zhǔn)確地理解影響我們宇宙進(jìn)化的數(shù)十億個(gè)變量是如何作用于恒星、行星甚至生命本身的出現(xiàn)的。

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