光明网@AI可高速预测宇宙中复杂大型结构
科技日报采访人员 陈超
作为科学家可以运用的最大规模的验证科学 ， 观测验证宇宙基本框架的“观测宇宙学”逐渐成熟 。 “宇宙大规模结构”近年来越来越受到重视 。 “宇宙大规模结构”指的是各个星系交织的网状结构 ， 是宇宙迄今为止复杂进化史的终结状态 。 利用天文望远镜等对其进行详细观察 ， 有助于揭开影响宇宙进化的暗物质和暗能量之谜 。
为了解我们所在的宇宙是什么样的宇宙 ， 根据物理理论 ， 使用超级计算机计算宇宙中各种大规模结构的演化 ， 将其与观测数据进行对比 ， 是一种非常有效的手段 。 但是 ， 这需要对数十万到百万个宇宙论模型进行精确的计算 ， 而即使用当前可利用的最大计算资源 ， 也很难进行如此大量的模拟 。
京都大学基础物理学研究所特定准教授西道启博的研究小组 ， 试图利用人工智能的“机器学习”方法来解决此难题 。 研究小组的机器学习设备被称为“暗模拟器” 。 该装置对宇宙中暗物质成分的数量和性质等进行了各种计算 ， 从计算得出的101个虚拟宇宙中“学习”相应关系 。 这样就可以快速对新宇宙学模型预期的结果进行理论预测 ， 而无需进行新的模拟 。
“机器学习”使用的虚拟宇宙数据是日本国立天文台超级计算机“ATERUI”和“ATERUI Ⅱ”耗时3年计算出的总容量300TB（terabyte）的巨大模拟数据 。
“暗模拟器”可以预测星系的空间分布和弱重力透镜效应的实际观察结果 ， 误差约为2%—3% ， 利用标准笔记本电脑可以在几秒钟内完成理论预测 ， 从而将计算成本降低约1亿倍 。
“暗模拟器”是首次在实际观测数据上直接应用的AI工具 ， 向利用人工智能分析宇宙大数据迈出实质性的一步 ， 也助推了下一代终极宇宙观测学的到来 。
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超级计算机“ATERUI Ⅱ”计算的宇宙大规模结构的一例 。 在该计算中 ， 大约100亿个粒子配置在约49亿光年的一侧区域中 ， 计算粒子之间通过引力相互作用演化为现在的宇宙 。 “ATERUI Ⅱ”800个内核同时运算需要2天时间 。图片由日本国立天文台提供
研究成果已刊登在近期的《天体物理学杂志》上 。
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