Novo modelo de IA simula com precisão o universo em apenas 30 milissegundos

• O primeiro simulador de IA do Universo é rápido e preciso.
• O modelo de IA pode simular um universo de 600 milhões de anos-luz de largura em 30 milissegundos com um erro relativo de 2,8%.
• É bastante surpreendente que os pesquisadores não saibam como esse simulador funciona nos bastidores.

Para explicar a evolução do nosso Universo, os cientistas requerem um grande número de simulações para extrair as informações das observações do céu. O processo envolve a avaliação de bilhões de partículas com um modelo físico preciso em um grande volume ao longo de bilhões de anos.

Os astrofísicos normalmente usam uma abordagem chamada simulação de N-corpos para prever a formação da estrutura do Universo. No entanto, o método é caro do ponto de vista computacional.

Agora, uma equipe de pesquisadores nos Estados Unidos desenvolveu um novo modelo - uma alternativa às simulações de N-body - para gerar simulações 3D complexas do universo. Ele usa técnicas de aprendizado profundo para produzir resultados muito mais precisos em muito menos tempo.

Modelo de deslocamento de densidade profunda

A rede neural denominada Modelo de Deslocamento de Densidade Profunda (D3M) é treinada em um único conjunto de parâmetros cosmológicos.

Além de fornecer resultados rápidos e precisos, ele poderia simular com precisão como nosso universo ficaria se parâmetros específicos fossem alterados (por exemplo, quantidade de matéria escura no cosmos), apesar do fato de que o modelo nunca foi treinado em dados onde esses parâmetros variavam.

O D3M modela os efeitos da gravidade (a força mais importante) em nosso Universo. Ele calcula como essa força muda bilhões de partículas individuais ao longo de toda a evolução do Universo.

Referência:PNAS | DOI:10.1073 / pnas.1821458116 | Fundação Simons

Os pesquisadores treinaram a D3M em cerca de 8.000 simulações diferentes dos modelos existentes mais precisos. As redes neurais profundas que alimentam o D3M aprenderam gradualmente a produzir resultados mais precisos em menos tempo.

Depois que o modelo foi treinado, os astrofísicos fizeram a simulação de um universo em forma de quadrado com 600 milhões de anos-luz de largura. Eles então compararam os resultados com os modelos de última geração existentes.

A comparação da precisão do novo modelo (D3M) e as simulações de N-corpos geradas pela teoria de perturbação Lagrangiana de segunda ordem (2LPT). O erro de deslocamento médio em milhões de anos-luz é representado por cores diferentes na grade.

Enquanto o método preciso, mas lento, levou centenas de horas para simular o universo e a abordagem rápida levou alguns minutos, o D3M executou a simulação em apenas 30 milissegundos.

Em comparação com a abordagem rápida existente que tinha um erro relativo de 9,3%, o D3M produziu resultados mais precisos com um erro relativo de 2,8%.

O que realmente torna este modelo especial é sua capacidade excepcional de lidar com variações de parâmetros cosmológicos que não foram incluídos nos conjuntos de dados de treinamento.

No próximo estudo, os pesquisadores tentarão modelar outras forças também, incluindo a hidrodinâmica. A complexidade do modelo pode ser melhorada adicionando simulações de alta resolução.

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Além disso, eles irão analisar o mecanismo de trabalho do D3M para ver por que ele extrapola tão bem. Isso pode ser muito benéfico para o avanço dos métodos de aprendizado de máquina.