[新智元導(dǎo)讀]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)參后無需訓(xùn)練仍能準(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，科學(xué)家們一直使用計(jì)算機(jī)模擬來嘗試并用數(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)間來產(chǎn)生良好的結(jié)果。現(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。”
也就是說，它不僅做了開發(fā)人員建造它做的事情——模擬不同引力條件下宇宙的演化——它還為它沒有訓(xùn)練過的變量產(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。
研究小組沒有根據(jù)暗物質(zhì)含量不同的數(shù)據(jù)來訓(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）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。沒有人知道它是如何做到的，這是一個(gè)很費(fèi)解的謎。”
8000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。科學(xué)家們想知道宇宙在不同的情況下是如何演化的，例如，比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。
研究人員通過從可用的最高精度模型中提供了8，000種不同的模擬，來訓(xùn)練D3M使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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)行比較。通過進(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%。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。人類剛剛開始將我們的視線投向可觀測(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)在的樣子的。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。
摘自《新浪科技綜合》
