[新智元導讀]CMU和UC Berkeley等機構的研究人員推出了全球首個(gè)AI宇宙三維模擬器，可在幾毫秒內完成模擬，而且更加準確。更讓人震驚的是在調整參數后，無(wú)需調參訓練仍能準確模擬宇宙！“就像使用貓狗圖片訓練識別軟件，最終能識別大象”一樣讓人震驚。

最近，一組來(lái)自CMU和UC Berkeley等研究機構的研究人員率先推出了全球首個(gè)AI宇宙三維模擬器。這個(gè)模擬器不僅速度快而且精度高，調參后無(wú)需訓練仍能準確模擬，甚至連它的創(chuàng )造者都不知道它是如何做到的。

宇宙中暗物質(zhì)的數量都能計算

幾十年來(lái)，科學(xué)家們一直使用計算機模擬來(lái)嘗試并用數字技術(shù)對我們宇宙的起源和演化進(jìn)行逆向工程。使用現代技術(shù)的最佳的傳統方法需要幾分鐘時(shí)間來(lái)產(chǎn)生良好的結果?，F在，這個(gè)全球首個(gè)AI宇宙模擬器在幾毫秒內，就能產(chǎn)生更高精度的結果。

論文中提到：“在這里，我們建立了一個(gè)深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測宇宙的結構形成。它優(yōu)于傳統的快速分析近似法，并且可以在訓練數據之外精確地進(jìn)行外推?！?/p>

也就是說(shuō)，它不僅做了開(kāi)發(fā)人員建造它做的事情——模擬不同引力條件下宇宙的演化——它還為它沒(méi)有訓練過(guò)的變量產(chǎn)生了精確的結果。例如，它報告的一個(gè)讓科學(xué)家們驚訝的特殊參數是，宇宙中暗物質(zhì)的數量。

研究小組沒(méi)有根據暗物質(zhì)含量不同的數據來(lái)訓練這個(gè)名為“深密度位移模型”（D3M）的系統，然而AI（根據研究，精確地）根據它所訓練的數據的推論改變了這些值。

正如論文的合著(zhù)者Shirley Ho所言：“這就像用大量的貓狗圖片教圖像識別軟件一樣，但隨后軟件能夠識別大象。沒(méi)有人知道它是如何做到的，這是一個(gè)很費解的謎?！?/p>

8000種不同模擬訓練模型

像D3M那樣的計算機模擬已成為理論天體物理學(xué)的必要條件?？茖W(xué)家們想知道宇宙在不同的情況下是如何演化的，例如，比如暗能量將宇宙拉離的時(shí)間是不同的。這些研究需要進(jìn)行數千次模擬，做一個(gè)閃電般快速且高度精確的計算機模型成為現代天體物理學(xué)的主要目標之一。

D3M模擬引力如何塑造宇宙。研究人員選擇僅關(guān)注引力，因為它是迄今為止宇宙大規模演化中最重要的力量。

最精確的宇宙模擬計算了引力如何在宇宙的整個(gè)生命中移動(dòng)數十億個(gè)單個(gè)粒子。這種精度需要時(shí)間，一次模擬需要大約300個(gè)計算小時(shí)。更快的方法可以在兩分鐘內完成相同的模擬，但代價(jià)就是精度會(huì )降低。

研究人員通過(guò)從可用的最高精度模型中提供了8，000種不同的模擬，來(lái)訓練D3M使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )獲取訓練數據并對數據進(jìn)行計算； 然后研究人員將結果與預期結果進(jìn)行比較。通過(guò)進(jìn)一步訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移而適應，從而產(chǎn)生更快、更準確的結果。

在訓練D3M之后，研究人員對6億光年的箱形宇宙進(jìn)行了模擬，并將結果與慢速和快速模型的結果進(jìn)行了比較。慢速但準確的方法每次模擬需要數百小時(shí)的計算時(shí)間，而現有的快速方法需要幾分鐘，但D3M可以在30毫秒內完成模擬。

D3M也能產(chǎn)生準確的結果。與高精度模型相比，D3M的相對誤差為2.8%。使用相同的比較，現有的快速模型的相對誤差為9.3%。

研究人員表示，D3M在處理訓練數據中未發(fā)現的參數變化方面具有非凡的能力，這使得它成為一個(gè)特別有用和靈活的工具。除了模擬其他力，如流體動(dòng)力學(xué)，研究團隊希望了解更多關(guān)于模型是如何運作的。

AI將幫助人類(lèi)更好的認識宇宙

除了進(jìn)一步展示黑匣子AI和深度學(xué)習的反復無(wú)常和不可預測的本質(zhì)外，AI宇宙模擬器本身還有潛力幫助天體物理學(xué)家和研究人員填補我們宇宙背后的一些空白。

我們的宇宙是一個(gè)奇怪的，幾乎是未知的地方。人類(lèi)剛剛開(kāi)始將我們的視線(xiàn)投向可觀(guān)測空間之外，以確定宇宙之外是什么，以及它是如何形成現在的樣子的。人工智能可以幫助我們準確地理解影響我們宇宙進(jìn)化的數十億個(gè)變量是如何作用于恒星、行星甚至生命本身的出現的。

摘自《新浪科技綜合》