Kosmologové milují simulace vesmíru. Dokonce i modely pokrývající stovky milionů světelných let mohou být užitečné pro pochopení základních aspektů kosmologie a raného vesmíru. Je tu jen jeden problém – jsou extrémně výpočetně náročné. Simulace 500 milionů světelných let ve vesmíru by mohla trvat déle než 3 týdny... Nyní vědci pod vedením Yin Li na Flatiron Institute vyvinuli způsob, jak spustit tyto vesmírně obrovské modely 1000krát rychleji. Tento pás 500 milionů let světelných let by pak mohl být simulován za 36 minut.
Starší algoritmy trvaly tak dlouho, částečně kvůli kompromisu. Stávající modely by mohly simulovat buď velmi podrobný, velmi malý výsek vesmíru, nebo jeho nejasně detailní větší výsek. Mohly by poskytnout buď vysoké rozlišení, nebo velkou plochu ke studiu, ne obojí.
Přiblížené obrázky různých úrovní rozlišení, které systém dělá.
Kredit: Y. Li et al.
K překonání této dichotomie se Dr. Li obrátil na techniku AI zvanou a generativní nepřátelská síť (GAN). Tento algoritmus znovu postaví dva konkurenční algoritmy proti sobě a poté na těchto algoritmech iteruje s nepatrnými změnami a posuzuje, zda tyto přírůstkové změny zlepšily algoritmus nebo ne. Nakonec, s dostatečným počtem iterací, se oba algoritmy stanou přirozeně mnohem přesnějšími samy o sobě.
Do tohoto GAN byly vloženy dva algoritmy, které měly velmi odlišné účely. Jeden pořídil snímky části vesmíru s nízkým rozlišením a pokusil se vytvořit snímky s vysokým rozlišením, které by odpovídaly pozorované realitě. Druhý algoritmus se pokusil zjistit, zda daná oblast vesmíru byla vytvořena prvním algoritmem nebo vytvořena pomocí konvenčnějších, výpočetně náročných metod.
Vývojový diagram GAN.
Kredit: beinghuman.ai
Algoritmy se vyvíjely přes dva roky a dokonce i Dr. Li vypadal překvapeně, když „náhle...začaly fungovat. Dosáhli jsme krásných výsledků, které odpovídaly lépe, než se očekávalo.“ Vnitřnímu fungování mnoha algoritmů AI dobře nerozumí ani lidé, kteří je vytvořili.
Ať už je důvod případného úspěchu algoritmů jakýkoli, nyní poskytují konzistentně realistické modely za zlomek času oproti tradičním metodám. Dr. Li a jeho kolegové nedokázali ani porovnat simulace vytvořené jejich vlastními algoritmy ve srovnání se simulacemi vytvořenými konvenčnějšími metodami ve slepých pokusech.
Přispěvatel UT Paul Sutter diskutuje o pozadí toho, co se nové algoritmy snaží modelovat.
Poděkování: Paul Sutter kanál YouTube
Stejně jako v případě vědy jako celku je zde ještě mnohem více práce. Právě teď simulace zohledňuje pouze gravitaci a temnou hmotu. I když to mohou být největší součásti rozsáhlých struktur, na které se tyto algoritmy zaměřují, další věci, jako je elektromagnetická síla a normální hmota, mají také důležitý dopad na vesmír. Dr. Li a jeho tým plánují zaměřit více času na vývoj na modelování takových „menších“ událostí, jako jsou supernovy a formace hvězd.
Prozatím však jejich algoritmus může začít poskytovat velké modely vesmíru s vysokým rozlišením za zlomek času. A kosmologové po celém světě jim za to jistě poděkují.
Další informace:
Simons Foundation – Nová aplikace umělé inteligence právě odstraněna Jedna z největších překážek v astrofyzice
Simons Foundation – První simulace vesmíru pomocí umělé inteligence je rychlá a přesná – a my nevíme proč
UT - Simulace vesmíru jsou stále lepší a lepší a odpovídají realitě
Hlavní obrázek:
Příklady zvětšených snímků segmentu vesmíru s nízkým rozlišením (LR), vysokým rozlišením (HR) a super rozlišením (SR).
Kredit: Y. Li et al.
