Первая в мире ИИ-симуляция вселенной знает вещи, которые ей не должны быть известны

Так как у нас все еще нет технологий путешествия в космосе со скоростью выше световой, то для изучения эволюции вселенной мы прибегаем к использованию симуляций, на основе наших знаний.

Большинство симуляций попадают в одну из двух категорий: медленные и точные, быстрые и менее точные. Однако сейчас международная команда исследователей создала ИИ, способный генерировать высокоточные трехмерные симуляции вселенной — даже, когда исследователи настраивают параметры, на которые система не была натренирована.

Исследователь Ширли Хо заявила в пресс-релизе:

Это подобно обучению системы распознания объектов на основе кошек и собак, но система, вдруг, начинает распознавать слонов. Никто не знает, как она делает это — большая загадка, которую предстоит решить.

Ученые описали свой процесс создания симулятора вселенной, под названием Deep Density Displacement Model (D3M), в новой публикации. Задача заключалась в обучении D3M процессу того, как гравитация формирует вселенную. Для этого ученые начали с загрузки в систему 8000 различных гравитационных симуляций, созданных существующим высокоточным симулятором вселенной.

Системе потребовалось около 300 часов вычисления для создания одной из своих симуляций, однако после тренировки на готовых данных D3M смог производить собственные симуляции кубической вселенной шириной 600 миллионов лет всего за 30 миллисекунд. При этом симуляции были точнее, чем существующие "быстрые" симуляции, которым требуется несколько минут на создание модели.

Однако скорость — не единственная впечатляющая сторона D3M. Что не менее удивительно — это способность системы точно симулировать вид вселенной, даже если ученые меняли параметры, не входящие в тренировочные данные. К примеру, они могли настроить процент темной материи в их вселенной и D3M способен точно симулировать эволюцию такой вселенной.

Таким образом ИИ поможет не только астрофизикам лучше понять эволюцию вселенной, но и открывает любопытный потенциал в исследовании самого "вселенского" ИИ.