Штучний інтелект перемагає суперкомп'ютери у моделюванні галактик

У Центрі міждисциплінарних теоретичних і математичних наук RIKEN в Японії розпочалося протистояння між штучним інтелектом та суперкомп'ютерами. Дослідники з RIKEN разом з міжнародною командою колег використали машинне навчання для покращення моделювання еволюції галактик. Результати порівняли з прямими чисельними симуляціями, які зазвичай виконуються на суперкомп'ютерах, і штучний інтелект переміг у цьому раунді. Крім того, цей підхід може пролити світло на походження Чумацького Шляху та елементів, необхідних для життя у тому вигляді, в якому ми його знаємо.

Дослідження очолив Кейя Хірашіма, постдокторський дослідник з iTHEMS та Центру обчислювальної астрофізики Інституту Флатірон. До нього приєдналися колеги з Інституту астрофізики Макса Планка, Дослідницького центру раннього Всесвіту Токійського університету, Центру планетарних наук Університету Кобе, Нью-Йоркського університету, Прінстонського університету, Університету громадських послуг і науки Тохоку та японської компанії машинного навчання Preferred Networks, Inc.

Моделювання вирішувало ключову проблему формування галактик, а саме роль наднових зірок. Оскільки можливості вивчення цих подій трапляються рідко, науковці мусять покладатися на чисельні симуляції, засновані на даних, зібраних телескопами та іншими методами спостереження. Ці симуляції надзвичайно складні, оскільки повинні враховувати космологічні сили та мати високу часову роздільність, щоб не пропустити важливі події. Це включає наднові зірки, які еволюціонують від колапсу ядра до залишку протягом кількох місяців або кількох тисяч років, що на порядки менше за те, що можуть досягти типові симуляції.

У звичайних чисельних симуляціях наднові зірки відбуваються на часових масштабах приблизно у тисячу разів менших за те, що можуть досягти суперкомп'ютери. Більше того, симуляції, здатні на такий рівень часової роздільності, потребують одного-двох років для завершення і обмежуються відносно малими галактиками. Щоб подолати це вузьке місце, команда включила штучний інтелект у симуляцію на основі коду ASURA, який поєднує методи N-тіл та згладженої гідродинаміки частинок для моделювання формування галактик. Вони також включили код Framework for Developing Particle Simulator для моделювання хімічних процесів та модель машинного навчання, розроблену компанією Preferred Networks Inc.

Це дало те, що команда описує як модель ASURA-FBPS-ML, яка дозволила їм відповідати результатам раніше змодельованої карликової галактики, але отримувати результат набагато швидше. Як сказав Хірашіма у прес-релізі RIKEN: «Коли ми використовуємо нашу модель штучного інтелекту, симуляція приблизно у чотири рази швидша за стандартну чисельну симуляцію. Це відповідає скороченню часу обчислень на кілька місяців або півроку. Критично важливо, що наша симуляція з підтримкою штучного інтелекту змогла відтворити динаміку, важливу для захоплення еволюції галактик та циклів речовини, включаючи зіркоутворення та галактичні викиди».

Щоб навчити свій штучний інтелект, дослідники подали йому дані з трьохсот симуляцій ізольованої наднової зірки в молекулярній хмарі, що в мільйон разів перевищує масу нашого Сонця. Це створило модель, здатну передбачати густину, температуру та тривимірні швидкості газових частинок під час початкової фази розширення оболонки наднової зірки, яка зазвичай триває сто тисяч років після колапсу ядра. Порівняно з видами прямих чисельних симуляцій, що виконуються суперкомп'ютерами, нова модель дала подібні галактичні структури та історію зіркоутворення за чверть обчислювального часу.

Це дослідження ілюструє потенціал включення штучного інтелекту в космологічні симуляції, включаючи моделі того, як весь Всесвіт еволюціонував з часу Великого вибуху приблизно чотирнадцять мільярдів років тому. «Наша структура з підтримкою штучного інтелекту дозволить високороздільні симуляції важких галактик зірка за зіркою, таких як Чумацький Шлях, з метою передбачення походження Сонячної системи та елементів, необхідних для народження життя», сказав Хірашіма.

Наразі лабораторія використовує модель ASURA-FBPS-ML для запуску симуляцій галактик розміром з Чумацький Шлях, що також може призвести до нових теорій про походження життя в нашій галактиці. Стаття, що описує їхні висновки, з'явилася в The Astrophysical Journal.

Традиційні методи моделювання галактик стикаються з фундаментальними обмеженнями через складність процесів, що відбуваються в космосі. Наднові зірки відіграють критичну роль у формуванні галактик, розподіляючи важкі елементи по всьому космосу та впливаючи на зіркоутворення. Однак їхнє моделювання вимагає надзвичайно високої часової роздільності, що робить обчислення надзвичайно ресурсомісткими.

Новий підхід з використанням штучного інтелекту дозволяє обійти ці обмеження, навчивши модель передбачати поведінку газу навколо наднових зірок без необхідності обчислювати кожен крок процесу. Це революційний крок у галузі обчислювальної астрофізики, який відкриває нові можливості для розуміння еволюції Всесвіту.

Успіх цього дослідження демонструє, як штучний інтелект може стати потужним інструментом для наукових досліджень, особливо в областях, де традиційні методи стикаються з обчислювальними обмеженнями. Це може мати далекосяжні наслідки не лише для астрофізики, але й для інших наукових дисциплін, де складні симуляції є критично важливими для розуміння природних процесів.