Учёным из Центра вычислительной астрофизики Нью-Йорка удалось создать нейросеть D3M (Deep Density Displacement), способную сгенерировать подробную модель Вселенной за доли секунды. Этими результатами они поделились с изданием ScienceDaily сегодня, 27 июня. Отмечается, что искусственный интеллект способен выдавать результат симуляции, основываясь на разных вводных параметрах.
Таким образом, учёные могут исследовать то, какой могла бы быть наша Вселенная, будь в ней, скажем, больше тёмной материи. Но поразила исследователей вовсе не скорость и возможности алгоритма, а точность его работы. В нейросеть никогда не вводились данные, которые могли бы научить алгоритм так точно прогнозировать поведение расширения Вселенной при изменении разных переменных. Сами исследователи обескуражены. Они признаются, что пока точно не знают, как это удалось сделать.
«Это то же самое, как учить нейросеть распознавать котов и собак по их фотографиям, и потом выяснить, что она знает, как выглядят слоны. У нас получается похожая ситуация. Пока что это загадка, которую нам ещё предстоит разгадать», — прокомментировала Ширли Хо (Shirley Ho), руководитель проекта.
В процессе обучения нейросети разработчики внесли в неё более 8 тысяч различных вариантов симуляции Вселенной, созданные в других программах. В результате работы D3M, учёным удалось получить довольно точную модель Вселенной диаметром в 600 миллионов световых лет всего за 30 миллисекунд. Погрешность, на фоне остальных алгоритмов, которые потратили на подобный процесс более 300 часов, составила всего 3%.
