Астрофизики создали нейросеть, которая делает то, чему её не учили
Технологии искусственного интеллекта, кроме прочего, позволяют моделировать различные сложные структуры гораздо быстрее, чем это делалось ранее. Благодаря этому нейросети используются, к примеру, в медицине.
На днях стало известно, что подобный подход впервые опробовали астрофизики, и результат оказался не только потрясающим, но и немного пугающим.
Проект назвали Deep Density Displacement Model (D3M). Фактически это нейросеть, которая способна моделировать виртуальную вселенную. Если точнее, учёные сконцентрировались на гравитации во вселенной.
Для обучения нейросети ей «скормили» 8000 подобных симуляций высокой точности, на которые обычно уходит несколько дней вычислений. На быстрые симуляции с более низкой точностью зачастую уходят минуты.
Однако астрофизикам каким-то образом удалось создать нейросеть, которая мало того, что способна создавать модель вселенной за 30 миллисекунд, так ещё и делает то, чему её не учили. В частности, учитывает изменения определённых параметров. К примеру, концентрации тёмной материи.
Это, как если бы вы обучали программу распознавания изображений, используя фотографии кошек и собак, а она в итоге научилась бы определять слонов. Никто не знает, как это происходит.
Ширли Хо (Shirley Ho) — один из авторов проекта
Но и это ещё не всё. Оказалось, что относительная погрешность итоговой модели у нейросети D3M составила 2,8%, тогда как этот же показатель у моделей, созданных посредством метода быстрой симуляции, составляет около 9,3%. И учёные понятия не имеют, каким образом у них получилось то, что получилось.
Уточним, в рамках проекта моделировалась вселенная в виде куба с гранью в 600 млн световых лет.
© iXBT
