Naudodami nedidelę mašininio mokymosi magiją, mokslininkai dabar gali sumodeliuoti didžiules ir sudėtingas visatas per tūkstantąją laiko, reikalingo įprastiniais metodais. Naujasis požiūris padės pradėti naują didelės raiškos kosmologinių modeliavimų erą.
Naujasis metodas, kurį sukūrė Niujorko Flatiron instituto astrofizikas Yin Li ir jo kolegos, suteikia mašininio mokymosi algoritmą su mažos erdvės regiono mažos ir didelės raiškos modeliais. Algoritmas moko, kaip keisti mažos raiškos modelius, kad jie atitiktų detales, esančias didelės raiškos versijose. Išmokytas kodas gali priimti viso masto mažos skyros modelius ir generuoti itin didelės raiškos modeliavimą, kuriame yra 512 kartų daugiau dalelių.
Šis mastelio keitimas leidžia žymiai sutaupyti laiko. Apytiksliai 500 milijonų šviesmečių skersmens Visatos regione, kuriame yra 134 milijonai dalelių, esami metodai užtrunka 560 valandų, kad būtų atliktas didelės raiškos modeliavimas naudojant vieną apdorojimo šerdį. Mokslininkai teigia, kad taikant naują metodą tai užtrunka vos 36 minutes. Rezultatai buvo dar įspūdingesni, kai į modeliavimą buvo įtraukta daugiau dalelių. Visatai, kuri yra 1000 kartų didesnė ir kurioje yra 134 milijardai dalelių, naujasis mokslininkų metodas užtruko 16 valandų naudojant vieną GPU.
Taip pat įdomu:
- Pirmosios dalelės visatoje buvo atkurtos. Įspėjimas apie spoilerį: jie atrodo keistai
- Naujas tyrimas kelia abejonių dėl 70% mūsų visatos sudėties
Pasak ekspertų, sutrumpinant laiką, reikalingą atlikti kosmologinius modeliavimus, „galima užtikrinti reikšmingą skaitmeninės kosmologijos ir astrofizikos pažangą. Kosmologiniai modeliai atseka visatos istoriją iki visų galaktikų ir jų juodųjų skylių susidarymo.
Kol kas naujuose modeliuose atsižvelgiama tik į tamsiąją materiją ir gravitaciją. Nors tai gali atrodyti pernelyg supaprastinta, gravitacija neabejotinai yra dominuojanti jėga visatoje dideliu mastu, o tamsioji medžiaga sudaro 85% visos kosmoso „medžiagos“. Modeliavimo dalelės nėra tiesioginės tamsiosios medžiagos dalelės, o naudojamos kaip sekimo priemonės, rodančios, kaip tamsiosios medžiagos dalelės juda visatoje.
Modeliuojant ne viskas užfiksuota, nes dėmesys sutelkiamas tik į tamsiąją materiją ir gravitaciją, neatsižvelgiama į nedidelio masto reiškinius, tokius kaip žvaigždžių formavimasis, supernovos ir juodųjų skylių poveikis. Tyrėjai planuoja išplėsti savo metodus, kad apimtų jėgas, atsakingas už tokius reiškinius, ir paleisdami savo neuroninius tinklus kartu su įprastiniais modeliavimais, kad pagerintų tikslumą.
Taip pat skaitykite: