Ved å bruke litt maskinlæringsmagi kan forskere nå modellere enorme og komplekse universer på en tusendel av tiden det tar konvensjonelle metoder. Den nye tilnærmingen vil bidra til å innlede en ny æra med høyoppløselige kosmologiske simuleringer.
Den nye metoden, utviklet av Yin Li, en astrofysiker ved Flatiron Institute i New York, og hans kolleger, gir en maskinlæringsalgoritme med både lav- og høyoppløselige modeller av et lite romområde. Algoritmen lærer hvordan du skalerer lavoppløselige modeller for å matche detaljene som finnes i høyoppløselige versjoner. Når den er trent, kan koden ta fullskala modeller med lav oppløsning og generere simuleringer med ultrahøy oppløsning som inneholder 512 ganger flere partikler.
Denne skaleringen gir betydelige tidsbesparelser. For en region av universet på omtrent 500 millioner lysår på tvers, som inneholder 134 millioner partikler, tar eksisterende metoder 560 timer å fullføre en høyoppløselig simulering med en enkelt prosesseringskjerne. Forskere sier at med den nye tilnærmingen tar det bare 36 minutter. Resultatene var enda mer imponerende da flere partikler ble lagt til simuleringen. For universet, som er 1000 ganger større og inneholder 134 milliarder partikler, tok forskernes nye metode 16 timer på én GPU.
Også interessant:
- De første partiklene i universet er gjenskapt. Spoilervarsel: de ser rare ut
- En ny studie reiser tvil om sammensetningen av 70 % av universet vårt
Ifølge eksperter kan å redusere tiden som kreves for å utføre kosmologiske simuleringer "sikre betydelig fremgang innen numerisk kosmologi og astrofysikk. Kosmologiske simuleringer sporer universets historie tilbake til dannelsen av alle galakser og deres sorte hull."
Så langt vurderer de nye modellene kun mørk materie og gravitasjon. Selv om dette kan virke som en overforenkling, er tyngdekraften absolutt den dominerende kraften i universet i stor skala, og mørk materie utgjør 85 % av all «materie» i kosmos. Partiklene i simuleringen er ikke bokstavelige mørk materiepartikler, men brukes i stedet som sporere for å vise hvordan mørk materiepartikler beveger seg gjennom universet.
Simuleringen fanger ikke opp alt, da den kun fokuserer på mørk materie og gravitasjon, småskala fenomener som stjernedannelse, supernovaer og effektene av sorte hull er ikke tatt med i betraktningen. Forskerne planlegger å utvide metodene sine til å inkludere kreftene som er ansvarlige for slike fenomener og kjøre deres nevrale nettverk på farten sammen med konvensjonelle simuleringer for å forbedre nøyaktigheten.
Les også: