赵辉

CMU和UC Berkeley等机构的研究人员推出了全球首个AI宇宙三维模拟器，可在几毫秒内完成模拟，而且更加准确。更让人震惊的是在调整参数后，无需调参训练仍能准确模拟宇宙！“就像使用猫狗图片训练识别软件，最终能识别大象”一样让人震惊。

最近，一组来自CMU和UC Berkeley等研究机构的研究人员率先推出了全球首个AI宇宙三维模拟器。这个模拟器不仅速度快而且精度高，调参后无需训练就能准确模拟，甚至連它的创造者都不知道它是如何做到的。

宇宙中暗物质的数量都能计算

几十年来，科学家们一直使用计算机模拟来尝试并用数字技术对我们宇宙的起源和演化进行逆向工程。使用现代技术的最佳的传统方法需要几分钟时间来产生良好的结果。现在，这个全球首个AI宇宙模拟器在几毫秒内，就能产生更高精度的结果。

论文中提到：“在这里，我们建立了一个深层的神经网络来预测宇宙的结构形成。它优于传统的快速分析近似法，并且可以在训练数据之外精确地进行外推。”

也就是说，它不仅做了开发人员建造它做的事情———模拟不同引力条件下宇宙的演化———它还为它没有训练过的变量产生了精确的结果。例如，它报告的一个让科学家们惊讶的特殊参数是，宇宙中暗物质的数量。

研究小组没有根据暗物质含量不同的数据来训练这个名为“深密度位移模型”（D3M）的系统，然而AI（根据研究，精确地）却根据它所训练的数据的推论改变了这些值。

正如论文的合著者Shirley Ho所言：“这就像用大量的猫狗图片教图像识别软件一样，但随后软件能够识别大象。没有人知道它是如何做到的，这是一个令人很费解的谜。”

8 000种不同模拟训练模型

像D3M那样的计算机模拟已成为理论天体物理学的必要条件。科学家们想知道宇宙在不同的情况下是如何演化的，例如暗能量将宇宙拉离的时间是不同的。这些研究需要进行数千次模拟，做一个闪电般快速且高度精确的计算机模型成为现代天体物理学的主要目标之一。

D3M模拟引力如何塑造宇宙。研究人员选择仅关注引力，因为它是迄今为止宇宙大规模演化中最重要的力量。

最精确的宇宙模拟计算了引力如何在宇宙的整个生命中移动数十亿个单个粒子。这种精度需要时间，一次模拟需要大约300个计算小时。更快的方法可以在两分钟内完成相同的模拟，但代价就是精度会降低。

研究人员通过从可用的最高精度模型中提供了8 000种不同的模拟来训练D3M使用的深度神经网络。神经网络先获取训练数据并对数据进行计算，然后研究人员将结果与预期结果进行了比较。通过进一步训练，神经网络会随着时间的推移而适应，从而产生更快、更准确的结果。

在训练D3M之后，研究人员对6亿光年的箱形宇宙进行了模拟，并将结果与慢速和快速模型的结果进行了比较。慢速但准确的方法每次模拟需要数百小时的计算时间，而现有的快速方法需要几分钟，但D3M可以在30毫秒内完成模拟。

D3M也能产生准确的结果。与高精度模型相比，D3M的相对误差为2.8 %；而使用相同的比较，现有的快速模型的相对误差为9.3 %。

研究人员表示，D3M在处理训练数据中未发现的参数变化方面具有非凡的能力，这使得它成为一个特别有用和灵活的工具。除了模拟其他力，如流体动力学，研究团队希望了解更多关于模型是如何运作的。

AI将帮助人类更好的认识宇宙

除了进一步展示黑匣子AI和深度学习的反复无常和不可预测的本质外，AI宇宙模拟器本身还有潜力帮助天体物理学家和研究人员填补我们宇宙背后的一些空白。

我们的宇宙是一个奇怪的、几乎是未知的地方。人类刚刚开始将我们的视线投向可观测空间之外，以确定宇宙之外是什么，以及它是如何形成现在样子的。人工智能可以帮助我们准确地理解影响我们宇宙进化的数十亿个变量是如何作用于恒星、行星甚至生命本身的出现的。