Neues KI-Modell simuliert das Universum präzise in nur 30 Millisekunden

• Der erste KI-Simulator des Universums ist sowohl schnell als auch genau.
• Das KI-Modell kann ein 600 Millionen Lichtjahre breites Universum in 30 Millisekunden mit einem relativen Fehler von 2,8% simulieren.
• Es ist ziemlich überraschend, dass Forscher nicht wissen, wie dieser Simulator unter der Haube funktioniert.

Um die Entwicklung unseres Universums zu erklären, benötigen Wissenschaftler eine große Anzahl von Simulationen, um die Informationen aus Himmelsbeobachtungen zu extrahieren. Der Prozess beinhaltet die Bewertung von Milliarden von Partikeln mit einem genauen physikalischen Modell über ein riesiges Volumen über Milliarden von Jahren hinweg.

Astrophysiker verwenden normalerweise einen Ansatz namens N-Körper-Simulation, um die Strukturbildung des Universums vorherzusagen. Die Methode ist jedoch rechenintensiv.

Nun hat ein Forscherteam in den USA ein neues Modell entwickelt – eine Alternative zu N-Körper-Simulationen – um komplexe 3D-Simulationen des Universums zu generieren. Es verwendet Deep-Learning-Techniken, um in viel kürzerer Zeit viel genauere Ergebnisse auszugeben.

Deep Density Displacement Model

Das neuronale Netzwerk namens Deep Density Displacement Model (D3M) wird mit einem einzigen Satz kosmologischer Parameter trainiert.

Neben schnellen und genauen Ergebnissen könnte es genau simulieren, wie unser Universum aussehen würde, wenn bestimmte Parameter geändert würden (z.

D3M modelliert die Auswirkungen der Schwerkraft (der wichtigsten Kraft) auf unser Universum. Es berechnet, wie diese Kraft Milliarden einzelner Teilchen über die gesamte Evolution des Universums verschiebt.

Referenz:PNAS | DOI:10.1073/pnas.1821458116 | Simons Stiftung

Die Forscher trainierten D3M mit etwa 8.000 verschiedenen Simulationen aus den genauesten bestehenden Modellen. Die tiefen neuronalen Netze, die D3M antreiben, haben nach und nach gelernt, in kürzerer Zeit genauere Ergebnisse zu liefern.

Nachdem das Modell trainiert war, simulierten Astrophysiker ein quadratisches Universum mit einer Breite von 600 Millionen Lichtjahren. Anschließend verglichen sie die Ergebnisse mit bestehenden, hochmodernen Modellen.

Der Genauigkeitsvergleich des neuen Modells (D3M) und der N-Körper-Simulationen, die durch die Lagrangesche Störungstheorie zweiter Ordnung (2LPT) generiert wurden. Der durchschnittliche Verschiebungsfehler in Millionen Lichtjahren wird durch verschiedene Farben im Raster dargestellt.

Während die genaue und dennoch langsame Methode Hunderte von Stunden benötigte, um das Universum zu simulieren, und die schnelle Annäherung einige Minuten dauerte, führte D3M die Simulation in nur 30 Millisekunden durch.

Im Vergleich zum bestehenden schnellen Ansatz mit einem relativen Fehler von 9,3 % lieferte D3M mit einem relativen Fehler von 2,8 % genauere Ergebnisse.

Was dieses Modell wirklich besonders macht, ist seine außergewöhnliche Fähigkeit, kosmologische Parametervariationen zu verarbeiten, die nicht in Trainingsdatensätzen enthalten waren.

In der nächsten Studie werden die Forscher versuchen, auch andere Kräfte zu modellieren, einschließlich der Hydrodynamik. Die Komplexität des Modells kann durch Hinzufügen höher aufgelöster Simulationen weiter verbessert werden.

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Darüber hinaus werden sie den Arbeitsmechanismus des D3M analysieren, um zu sehen, warum es so gut extrapoliert. Dies könnte für die Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens wirklich von Vorteil sein.