Pomocí malého kouzla strojového učení mohou nyní vědci modelovat rozsáhlé a složité vesmíry za tisícinu času, než zaberou konvenční metody. Nový přístup pomůže zahájit novou éru kosmologických simulací s vysokým rozlišením.
Nová metoda, kterou vyvinul Yin Li, astrofyzik z Flatiron Institute v New Yorku, a jeho kolegové, poskytuje algoritmus strojového učení s modely s nízkým i vysokým rozlišením malé oblasti vesmíru. Algoritmus učí, jak škálovat modely s nízkým rozlišením, aby odpovídaly detailům nalezeným ve verzích s vysokým rozlišením. Po natrénování může kód používat modely v plném měřítku s nízkým rozlišením a generovat simulace s ultra vysokým rozlišením, které obsahují 512krát více částic.
Toto škálování poskytuje významnou úsporu času. Pro oblast vesmíru o průměru zhruba 500 milionů světelných let, která obsahuje 134 milionů částic, trvá stávajícím metodám 560 hodin, než dokončí simulaci s vysokým rozlišením pomocí jediného procesního jádra. Vědci tvrdí, že s novým přístupem to trvá pouhých 36 minut. Výsledky byly ještě působivější, když bylo do simulace přidáno více částic. Pro vesmír, který je 1000krát větší a obsahuje 134 miliard částic, trvala nová metoda výzkumníků 16 hodin na jednom GPU.
Zajímavé také:
- První částice ve vesmíru byly znovu vytvořeny. Upozornění na spoiler: vypadají divně
- Nová studie vyvolává pochybnosti o složení 70 % našeho vesmíru
Podle odborníků zkrácení doby potřebné k provádění kosmologických simulací „může zajistit významný pokrok v numerické kosmologii a astrofyzice. Kosmologické simulace sledují historii vesmíru až k formování všech galaxií a jejich černých děr."
Nové modely zatím berou v úvahu pouze temnou hmotu a gravitaci. I když se to může zdát jako přílišné zjednodušení, gravitace je jistě dominantní silou ve vesmíru ve velkém měřítku a temná hmota tvoří 85 % veškeré „hmoty“ ve vesmíru. Částice v simulaci nejsou doslovné částice temné hmoty, ale místo toho se používají jako sledovače, které ukazují, jak se částice temné hmoty pohybují vesmírem.
Simulace nezachycuje vše, soustředí se totiž pouze na temnou hmotu a gravitaci, nebere se v úvahu jevy malého měřítka, jako je tvorba hvězd, supernovy a vlivy černých děr. Výzkumníci plánují rozšířit své metody tak, aby zahrnovaly síly zodpovědné za takové jevy a provozovat své neuronové sítě za chodu spolu s konvenčními simulacemi, aby zlepšili přesnost.
Přečtěte si také: