新しいAIモデルは、わずか30ミリ秒で宇宙を正確にシミュレートします

• 宇宙の最初のAIシミュレーターは、高速かつ正確です。
• AIモデルは、相対誤差2.8％で、30ミリ秒で6億光年幅の宇宙をシミュレートできます。
• このシミュレータが内部でどのように機能するかを研究者が知らないのは非常に驚くべきことです。

私たちの宇宙の進化を説明するために、科学者は空の観測から情報を抽出するために多数のシミュレーションを必要とします。このプロセスには、数十億年にわたる膨大な量の正確な物理モデルを使用して、数十億の粒子を評価することが含まれます。

天体物理学者は通常、N体シミュレーションと呼ばれるアプローチを使用して宇宙の構造形成を予測します。ただし、この方法は計算コストが高くなります。

現在、米国の研究者チームは、宇宙の複雑な3Dシミュレーションを生成するために、N体シミュレーションの代替となる新しいモデルを開発しました。ディープラーニング技術を使用して、はるかに短い時間ではるかに正確な結果を出力します。

深部密度変位モデル

Deep Density Displacement Model（D3M）という名前のニューラルネットワークは、単一の宇宙論的パラメーターのセットでトレーニングされています。

迅速で正確な結果を提供することに加えて、特定のパラメーターが変更された場合に宇宙が​​どのように見えるかを正確にシミュレートできます（たとえば、宇宙の暗黒物質の量）。ただし、これらのパラメーターが変化するデータでモデルがトレーニングされたことはありません。

D3Mは、私たちの宇宙に対する重力（最も重要な力）の影響をモデル化しています。これは、この力が宇宙の進化全体にわたって何十億もの個々の粒子をどのようにシフトさせるかを計算します。

参照：PNAS | DOI：10.1073 / pnas.1821458116 |サイモンズ財団

研究者は、最も正確な既存のモデルからの約8,000の異なるシミュレーションでD3Mをトレーニングしました。 D3Mに電力を供給する深い神経ネットワークは、より短い時間でより正確な結果を生み出すことを徐々に学びました。

モデルが訓練されると、天体物理学者は、幅6億光年の正方形の宇宙のシミュレーションを実行しました。次に、結果を既存の最先端モデルと比較しました。

新しいモデル（D3M）と2次ラグランジアン摂動理論（2LPT）によって生成されたN体シミュレーションの精度比較。数百万光年単位の平均変位誤差は、グリッド内のさまざまな色で表されます。

正確でありながら低速な方法では、宇宙をシミュレートするのに数百時間かかり、高速アプローチには数分かかりましたが、D3Mはわずか30ミリ秒でシミュレーションを実行しました。

相対誤差が9.3％であった既存の高速アプローチと比較して、D3Mは2.8％の相対誤差でより正確な結果をもたらしました。

このモデルを本当に特別なものにしているのは、トレーニングデータセットに含まれていなかった宇宙論的パラメータの変動を処理する優れた能力です。

次の研究では、研究者は流体力学を含む他の力もモデル化しようとします。より高解像度のシミュレーションを追加することで、モデルの複雑さをさらに改善できます。

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さらに、彼らはD3Mの動作メカニズムを分析して、なぜそれが非常にうまく外挿されるのかを確認します。これは、機械学習手法の進歩に非常に役立つ可能性があります。