Model AI Baru Secara Tepat Mensimulasikan Alam Semesta Hanya Dalam 30 Milidetik

• Simulator AI pertama di Alam Semesta cepat dan akurat.
• Model AI dapat mensimulasikan Alam Semesta dengan lebar 600 juta tahun cahaya dalam 30 milidetik dengan kesalahan relatif 2,8%.
• Cukup mengejutkan bahwa para peneliti tidak mengetahui cara kerja simulator ini.

Untuk menjelaskan evolusi Alam Semesta kita, para ilmuwan memerlukan sejumlah besar simulasi untuk mengekstrak informasi dari pengamatan langit. Prosesnya melibatkan evaluasi miliaran partikel dengan model fisik yang akurat dalam volume besar selama miliaran tahun.

Ahli astrofisika biasanya menggunakan pendekatan yang disebut simulasi N-body untuk memprediksi pembentukan struktur alam semesta. Namun, metode ini secara komputasi mahal.

Sekarang, tim peneliti di Amerika Serikat telah mengembangkan model baru — alternatif untuk simulasi N-tubuh — untuk menghasilkan simulasi 3D alam semesta yang kompleks. Ini menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk menghasilkan hasil yang jauh lebih akurat dalam waktu yang jauh lebih singkat.

Model Perpindahan Kepadatan Dalam

Jaringan saraf bernama Deep Density Displacement Model (D3M) dilatih pada satu set parameter kosmologis.

Selain memberikan hasil yang cepat dan akurat, ia dapat dengan tepat mensimulasikan bagaimana alam semesta kita akan terlihat jika parameter tertentu diubah (misalnya jumlah materi gelap di kosmos), meskipun faktanya model tersebut tidak pernah dilatih pada data di mana parameter tersebut bervariasi.

D3M memodelkan efek gravitasi (gaya paling penting) di Alam Semesta kita. Ini menghitung bagaimana gaya ini menggeser miliaran partikel individu di seluruh evolusi Semesta.

Referensi:PNAS | DOI:10.1073/pnas.1821458116 | Yayasan Simons

Para peneliti melatih D3M pada sekitar 8.000 simulasi berbeda dari model paling presisi yang ada. Jaringan saraf dalam yang mendukung D3M secara bertahap belajar untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dalam waktu yang lebih singkat.

Setelah model dilatih, astrofisikawan menjalankan simulasi alam semesta berbentuk persegi dengan lebar 600 juta tahun cahaya. Mereka kemudian membandingkan hasilnya dengan model mutakhir yang ada.

Perbandingan akurasi model baru (D3M) dan simulasi N-body yang dihasilkan oleh teori gangguan Lagrangian orde kedua (2LPT). Kesalahan perpindahan rata-rata dalam jutaan tahun cahaya diwakili oleh warna yang berbeda di grid.

Sementara metode akurat namun lambat membutuhkan ratusan jam untuk mensimulasikan alam semesta dan pendekatan cepat membutuhkan beberapa menit, D3M menjalankan simulasi hanya dalam 30 milidetik.

Dibandingkan dengan pendekatan cepat yang ada yang memiliki kesalahan relatif sebesar 9,3%, D3M memberikan hasil yang lebih akurat dengan kesalahan relatif sebesar 2,8%.

Apa yang benar-benar membuat model ini istimewa adalah kemampuannya yang luar biasa untuk menangani variasi parameter kosmologis yang tidak disertakan dalam set data pelatihan.

Dalam studi selanjutnya, peneliti akan mencoba untuk memodelkan gaya lain juga, termasuk hidrodinamika. Kompleksitas model dapat lebih ditingkatkan dengan menambahkan simulasi resolusi lebih tinggi.

Baca:Alam Semesta Berekspansi 9% Lebih Cepat Dari yang Diharapkan | Pengukuran Baru

Selain itu, mereka akan menganalisis mekanisme kerja D3M untuk melihat mengapa ia melakukan ekstrapolasi dengan sangat baik. Ini bisa sangat bermanfaat untuk kemajuan metode pembelajaran mesin.