يبدو أن أول محاكاة للذكاء الاصطناعي على الإطلاق للكون تعمل مثل الشيء الحقيقي - وهي غامضة تقريبًا.
أفاد الباحثون بالمحاكاة الجديدة في 24 يونيو في مجلة Proceedings of the National Academy of Sciences. كان الهدف هو إنشاء نسخة افتراضية من الكون من أجل محاكاة الظروف المختلفة لبداية الكون ، لكن العلماء يأملون أيضًا في دراسة محاكاة خاصة بهم لفهم سبب عملها بشكل جيد.
وقالت شيرلي هو ، أستاذة الفيزياء الفلكية النظرية بمركز الفيزياء الفلكية الحاسوبية في مدينة نيويورك ، في أحد برامج دراسة الفيزياء الفلكية الحسابية في مدينة نيويورك: "الأمر يشبه تدريس برنامج التعرف على الصور مع الكثير من صور القطط والكلاب ، ولكنه قادر بعد ذلك على التعرف على الفيلة". بيان. "لا أحد يعرف كيف يفعل ذلك ، ومن الغموض حله."
محاكاة الكون
بالنظر إلى العمر الهائل والنطاق الهائل للكون ، فهم تكوينه يشكل تحديا مروعا. إحدى الأدوات في صندوق أدوات علماء الفيزياء الفلكية هي نمذجة الكمبيوتر. تتطلب النماذج التقليدية الكثير من قوة الحوسبة والوقت ، على الرغم من ذلك ، لأن علماء الفيزياء الفلكية قد يحتاجون إلى تشغيل الآلاف من المحاكاة ، وتعديل المعلمات المختلفة ، لتحديد السيناريو الأكثر احتمالًا في العالم الحقيقي.
أنشأت هو وزملاؤها شبكة عصبية عميقة لتسريع العملية. هذه الشبكة العصبية ، التي يطلق عليها نموذج التهجير العميق ، أو D ^ 3M ، مصممة للتعرف على الميزات الشائعة في البيانات و "تعلم" مع مرور الوقت كيفية التعامل مع تلك البيانات. في حالة D ^ 3M ، أدخل الباحثون 8000 محاكاة من نموذج كمبيوتر تقليدي عالي الدقة للكون. بعد أن تعلم D ^ 3M كيفية عمل هذه المحاكاة ، وضع الباحثون محاكاة جديدة تمامًا لم يسبق لها مثيل لكون افتراضي على شكل مكعب يبلغ طوله 600 مليون سنة ضوئية. (يبلغ طول الكون الحقيقي القابل للرصد حوالي 93 مليار سنة ضوئية.)
كانت الشبكة العصبية قادرة على تشغيل المحاكاة في هذا الكون الجديد تمامًا كما فعلت في مجموعة بيانات المحاكاة التي يبلغ عددها 8000 والتي استخدمتها للتدريب. ركزت المحاكاة على دور الجاذبية في تكوين الكون. قال هو ما يثير الدهشة أنه عندما قام الباحثون بتغيير معلمات جديدة تمامًا ، مثل كمية المادة المظلمة في الكون الافتراضي ، كان D ^ 3M لا يزال قادرًا على التعامل مع المحاكاة - على الرغم من عدم تدريبه أبدًا على كيفية التعامل مع المادة المظلمة الاختلافات.
أجهزة الكمبيوتر وعلم الكونيات
قال هو إن هذه الميزة في D ^ 3M هي لغز ، وتجعل المحاكاة مثيرة للاهتمام للعلم الحسابي وكذلك علم الكونيات.
وقالت: "يمكننا أن نكون ملعبًا مثيرًا للاهتمام لمتعلم الماكينات لاستخدامه لمعرفة سبب استقراء هذا النموذج بشكل جيد ، ولماذا يستقرد على الأفيال بدلاً من التعرف على القطط والكلاب فقط". "إنه طريق ذو اتجاهين بين العلم والتعلم العميق".
قد يكون النموذج أيضًا موفرًا للوقت للباحثين المهتمين بالأصول العالمية. يمكن للشبكة العصبية الجديدة إكمال عمليات المحاكاة في 30 مللي ثانية ، مقارنة بعدة دقائق للحصول على أسرع طريقة محاكاة للذكاء غير الاصطناعي. كما كان معدل الخطأ في الشبكة 2.8٪ مقارنة بـ 9.3٪ للطراز الأسرع الحالي. (تتم مقارنة معدلات الخطأ هذه بمعيار الدقة الذهبي ، وهو نموذج يستغرق مئات الساعات لكل محاكاة.)
يخطط الباحثون الآن لتغيير معلمات أخرى في الشبكة العصبية الجديدة ، ودراسة كيف يمكن لعوامل مثل الديناميكا المائية ، أو حركة السوائل والغازات ، أن تشكل تشكيل الكون.
