Vedecký pokus skončil prekvapením.
Poprvé v historii se vědcům podařilo pomocí umělé inteligence (AI) simulovat vesmír. Díky modelu Deep Density Displacement získali nečekaně přesnou 3D simulaci, která dokázala přesně určit i to, co jí vědci nezadali. Z fascinujícího výzkumu se tak stalo ještě větší překvapení a vědci nyní zjišťují, jak mohla umělá inteligence vytvořit tak přesný model bez příslušných údajů.
Kromě výzkumu vesmíru tedy projekt nečekaně sklouzává i k otázkám ohledně vývoje AI. O projektu informovali výzkumníci v jednom z nejprestižnějších věděckých časopisů Proceedings of the National Academy of Sciences.
Cílem modelu bylo vytvořit virtuální vesmír a následně zkoumat jeho vznik. Nejenže se model podařilo úspěšně vytvořit, ale je daleko lepší, než kdo předpokládal. „Je to, jako kdybyste učili software na rozpoznávání obrázků pomocí fotek psů a koček, a najednou by dokázal rozeznat slona,“ vysvětlila deníku Science Daily spoluautorka studie Shirley Ho. „Nikdo neví, jak se tohle podařilo. Jde o velkou záhadu, kterou musíme rozlousknout,“ doplnila.
Pro vědce byl simulovaný model vesmíru náročnou výzvou. Bylo třeba počítat s obrovským množstvím dat, na které by tradiční počítačové systémy nestačily. Obzvláště v situaci, kdy vědci potřebují zkoušet tisíce simulací, aby dokázali určit, která z nich nejvíce odpovídá možné realitě. Shirley Ho a její kolegové tak vytvořili umělou neuronovou síť, která proces výrazně zrychlila. Dali jí název Deep Density Displacement Model (D^3M) a nadesignovali ji tak, aby se dokázala sama učit z přijímaných dat.
Do umělé neuronové sítě vědci nejprve implementovali na 8 tisíc již existujících simulací, a když se s nimi AI naučila pracovat, vložili zcela novou simulaci zahrnující model vesmírů o tvaru kostky s rozměry 600 milionů světelných let napříč. Následně vědci zkoušeli simulovat stvoření vesmírů a roli gravitace během Velkého třesku. Co ale vědce nechalo v údivu, byl fakt, že si D^3M dokázal poradit i s úplně novými parametry, se kterými nikdy nepracoval a nebyl na ně připraven.
Tato schopnost umělé neuronové sítě je pro vědce záhadou. Zároveň ji označují za výzvu jak pro kosmology, tak pro vědce pracující v oboru umělé inteligence. D^3M je krom této schopnosti navíc neobyčejně rychlý. Dokáže simulace dokončit za 30 milisekund. Nejlepším původním metodám to ale trvalo několik minut. Zároveň chybuje jen ve 2,8 % případů, zatímco nejlepší starý model měl chybovost 9,3 %.
Výzkumníci nyní plánují pomocí simulace zkoumat hydrodynamiku, a jakým způsobem se mohla podílet na utváření vesmíru.
