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AI可高速預(yù)測宇宙中復(fù)雜大型結(jié)構(gòu)

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2020-02-07 16:27:48    瀏覽次數(shù):43
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人工智能首次應(yīng)用于宇宙大數(shù)據(jù)分析 AI可高速預(yù)測宇宙中復(fù)雜大型結(jié)構(gòu) 科技日報東京2月5日電 (記者陳超)作為科學(xué)家可以運用的最大規(guī)模的驗證科學(xué),觀測驗證宇宙基本框架的“觀測宇宙學(xué)”逐漸成熟?!坝钪娲笠?guī)

人工智能首次應(yīng)用于宇宙大數(shù)據(jù)分析
AI可高速預(yù)測宇宙中復(fù)雜大型結(jié)構(gòu)

科技日報東京2月5日電 (記者陳超)作為科學(xué)家可以運用的最大規(guī)模的驗證科學(xué),觀測驗證宇宙基本框架的“觀測宇宙學(xué)”逐漸成熟?!坝钪娲笠?guī)模結(jié)構(gòu)”近年來越來越受到重視?!坝钪娲笠?guī)模結(jié)構(gòu)”指的是各個星系交織的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),是宇宙迄今為止復(fù)雜進化史的終結(jié)狀態(tài)。利用天文望遠鏡等對其進行詳細觀察,有助于揭開影響宇宙進化的暗物質(zhì)和暗能量之謎。

為了解我們所在的宇宙是什么樣的宇宙,根據(jù)物理理論,使用超級計算機計算宇宙中各種大規(guī)模結(jié)構(gòu)的演化,將其與觀測數(shù)據(jù)進行對比,是一種非常有效的手段。但是,這需要對數(shù)十萬到百萬個宇宙論模型進行精確的計算,而即使用當(dāng)前可利用的最大計算資源,也很難進行如此大量的模擬。

日本京都大學(xué)基礎(chǔ)物理學(xué)研究所特定準教授西道啟博的研究小組,試圖利用人工智能的“機器學(xué)習(xí)”方法來解決此難題。研究小組的機器學(xué)習(xí)設(shè)備被稱為“暗模擬器”。該裝置對宇宙中暗物質(zhì)成分的數(shù)量和性質(zhì)等進行了各種計算,從計算得出的101個虛擬宇宙中“學(xué)習(xí)”相應(yīng)關(guān)系。這樣就可以快速對新宇宙學(xué)模型預(yù)期的結(jié)果進行理論預(yù)測,而無需進行新的模擬。

“機器學(xué)習(xí)”使用的虛擬宇宙數(shù)據(jù)是日本國立天文臺超級計算機“ATERUI”和“ATERUI Ⅱ”耗時3年計算出的總?cè)萘?00TB(terabyte)的巨大模擬數(shù)據(jù)。

“暗模擬器”可以預(yù)測星系的空間分布和弱重力透鏡效應(yīng)的實際觀察結(jié)果,誤差約為2%—3%,利用標(biāo)準筆記本電腦可以在幾秒鐘內(nèi)完成理論預(yù)測,從而將計算成本大大降低。

“暗模擬器”是首次在實際觀測數(shù)據(jù)上直接應(yīng)用的AI工具,向利用人工智能分析宇宙大數(shù)據(jù)邁出實質(zhì)性的一步,也助推了下一代終極宇宙觀測學(xué)的到來。

研究成果已刊登在近期的《天體物理學(xué)雜志》上。

 
(文/小編)
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