Kosmologen lieben Universumssimulationen. Sogar Modelle, die Hunderte Millionen Lichtjahre abdecken, können nützlich sein, um grundlegende Aspekte der Kosmologie und des frühen Universums zu verstehen. Es gibt nur ein Problem – sie sind extrem rechenintensiv. Die Simulation eines 500 Millionen Lichtjahre langen Streifens des Universums könnte mehr als drei Wochen dauern. Wissenschaftler unter der Leitung von Yin Li Bei der Flatiron Institut haben eine Möglichkeit entwickelt, diese kosmisch riesigen Modelle 1000-mal schneller laufen zu lassen. Dieser 500 Millionen Lichtjahre lange Streifen könnte dann in 36 Minuten simuliert werden.
Ältere Algorithmen brauchten teilweise wegen eines Kompromisses so lange. Bestehende Modelle könnten entweder einen sehr detaillierten, sehr kleinen Ausschnitt des Kosmos oder einen vage detaillierten größeren Ausschnitt davon simulieren. Sie konnten entweder eine hohe Auflösung oder einen großen Untersuchungsbereich bieten, nicht beides.
Vergrößerte Bilder der verschiedenen Auflösungsstufen des Systems.
Quelle: Y. Li et al.
Um diese Dichotomie zu überwinden, wandte sich Dr. Li einer KI-Technik namens a . zu Generatives gegnerisches Netzwerk (GAN). Dieser Algorithmus stellt zwei konkurrierende Algorithmen wieder einander gegenüber und iteriert dann auf diesen Algorithmen mit geringfügigen Änderungen an ihnen und beurteilt, ob diese inkrementellen Änderungen den Algorithmus verbessert haben oder nicht. Schließlich werden beide Algorithmen mit genügend Iterationen von selbst viel genauer.
In dieses GAN wurden zwei Algorithmen eingetragen, die sehr unterschiedliche Zwecke verfolgten. Man nahm Bilder mit niedriger Auflösung von einem Teil des Universums und versuchte, hochauflösende Bilder zu erstellen, die der beobachteten Realität entsprachen. Der andere Algorithmus versuchte herauszufinden, ob ein bestimmter Ausschnitt des Universums durch den ersten Algorithmus oder mit konventionelleren, rechenintensiveren Methoden erstellt wurde.
Flussdiagramm eines GAN.
Bildnachweis: Gettinghuman.ai
Die Entwicklung der Algorithmen dauerte über zwei Jahre, und selbst Dr. Li schien überrascht, als sie „plötzlich … anfingen zu arbeiten. Wir haben schöne Ergebnisse erzielt, die besser zusammenpassten als erwartet.“ Das Innenleben vieler KI-Algorithmen wird selbst von den Menschen, die sie entwickelt haben, nicht gut verstanden.
Was auch immer der Grund für den späteren Erfolg der Algorithmen sein mag, sie liefern jetzt durchweg realistische Modelle in einem Bruchteil der Zeit herkömmlicher Methoden. Dr. Li und seine Kollegen konnten nicht einmal die Simulationen, die mit ihren eigenen Algorithmen erstellt wurden, von Simulationen unterscheiden, die mit konventionelleren Methoden in Blindversuchen erstellt wurden.
UT-Mitarbeiter Paul Sutter erläutert den Hintergrund dessen, was die neuen Algorithmen zu modellieren versuchen.
Bildnachweis: Paul Sutter YouTube-Kanal
Wie in der Wissenschaft insgesamt gibt es noch viel zu tun. Im Moment berücksichtigt die Simulation nur die Schwerkraft und die dunkle Materie. Während dies möglicherweise die größten Komponenten der großskaligen Strukturen sind, die im Mittelpunkt dieser Algorithmen stehen, haben auch andere Dinge wie die elektromagnetische Kraft und die normale Materie einen wichtigen Einfluss auf den Kosmos. Dr. Li und sein Team planen, sich noch mehr Entwicklungszeit auf die Modellierung „kleinerer“ Ereignisse wie Supernovae und Sternentstehung zu konzentrieren.
Im Moment kann ihr Algorithmus jedoch in einem Bruchteil der Zeit damit beginnen, große, hochauflösende Modelle des Kosmos bereitzustellen. Und Kosmologen überall werden es ihnen sicher danken.
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Leitbild:
Beispiele für gezoomte Bilder mit niedriger Auflösung (LR), hoher Auflösung (HR) und Superauflösung (SR) eines Ausschnitts des Kosmos.
Quelle: Y. Li et al.