Исследователи хотят собрать больше информации о Вселенной с помощью прогнозов модели. Они планируют использовать те же технологии, которые позволили суперкомпьютерам моделировать движение миллиардов частиц в течение миллиардов лет. Этот эксперимент известен как «моделирование N-тела», но ученые хотели добавить в него мощности ИИ.
«Теперь, с помощью машинного обучения, мы разработали первую модель нейросетей и продемонстрировали, что существует третий путь к прогнозированию, который объединяет достоинства как аналитических расчетов, так и численного моделирования», — отметил Инь Ли, научный сотрудник Института физики и математики имени Кавли.
Новая модель глубокого изучения, получившая название D3M, является гораздо более точной, чем существующие аналитические методы — например, 2LPT. Чтобы не искать компромисс между точностью и эффективностью системы, команда исследователей сосредоточила свое внимание на машинном обучении — самом современном подходе к обнаружению закономерностей и прогнозированию.
Они взяли за основу то, что ИИ на основе фотографий может предсказать, как будет выглядеть молодой человек в старости. Они попробовали сделать то же самое с Вселенной, основываясь на ее ранних фотографиях. Ученые обучили сложную нейронную сеть данным триллионов кубических световых лет в объеме и построили модель глубокого изучения, которая смогла имитировать процесс структурообразования.