Výpočty ohýbání mysli vyžadovaly předpovědět, jak se tři nebeská těla obíhají kolem sebe fyzicky od doby, kdy sira Isaaca Newtona zmatila fyziky. Nyní umělá inteligence (A.I.) ukázala, že dokáže vyřešit problém za zlomek času, který vyžadují předchozí přístupy.
Newton byl první, kdo tento problém formuloval v 17. století, ale nalezení jednoduchého způsobu řešení se ukázalo neuvěřitelně obtížné. Gravitační interakce mezi třemi nebeskými objekty, jako jsou planety, hvězdy a měsíce, mají za následek chaotický systém - takový, který je složitý a vysoce citlivý na výchozí polohy každého těla.
Současné přístupy k řešení těchto problémů zahrnují použití softwaru, který může trvat týdny nebo dokonce měsíce, než se dokončí výpočty. Vědci se tedy rozhodli zjistit, zda neuronová síť - typ rozpoznávající A.I. to volně napodobuje, jak mozek funguje - mohl by dělat lépe.
Algoritmus, který vytvořili, poskytoval přesná řešení až 100 miliónkrát rychleji než nejmodernější softwarový program, známý jako Brutus. To by se mohlo ukázat jako neocenitelné pro astronomy, kteří se snaží porozumět věcem, jako je chování hvězdokup a širší vývoj vesmíru, řekl Chris Foley, biostatista na University of Cambridge a spoluautor článku do databáze arXiv, který dosud nemá být recenzován.
"Tato neuronová síť, pokud odvede dobrou práci, by nám měla být schopna poskytnout řešení v bezprecedentním časovém rámci," řekl Live Science. "Takže můžeme začít přemýšlet o tom, jak pokročit s mnohem hlubšími otázkami, jako je forma gravitačních vln."
Neuronové sítě musí být vyškoleny tak, že budou napájeny daty, než budou moci předpovídat. Vědci tedy museli vygenerovat 9 900 zjednodušených scénářů pro tři těla pomocí Brutus, současného lídra, pokud jde o řešení problémů se třemi těly.
Poté testovali, jak dobře může neuronová síť předpovídat vývoj 5 000 neviditelných scénářů, a zjistili, že její výsledky úzce korespondují s výsledky Brutuse. Program založený na A.I. však vyřešil problémy v průměru jen zlomek sekundy, v porovnání s téměř 2 minutami.
Programy jako Brutus jsou tak pomalé, že problém řeší hrubou silou, řekl Foley a prováděl výpočty pro každý nepatrný krok trajektorie nebeských těles. Neuronová síť se naopak jednoduše dívá na pohyby, které tyto výpočty vytvářejí, a odvodí vzorec, který může pomoci předpovídat, jak budou budoucí scénáře hrát.
To však představuje problém pro rozšíření systému, řekl Foley. Současný algoritmus je důkazem konceptu a vychází ze zjednodušených scénářů, ale školení na složitějších nebo dokonce zvýšení počtu zapojených těl na čtyři z pěti nejprve vyžaduje, abyste vygenerovali data o Brutus, což může být extrémně časově náročné a drahé.
"Existuje souhra mezi naší schopností trénovat fantasticky fungující neuronovou síť a naší schopností skutečně odvodit data, pomocí kterých je lze trénovat," řekl. "Takže tam je úzký profil."
Jedním ze způsobů, jak tento problém vyřešit, by bylo, aby vědci vytvořili společné úložiště dat vytvořených pomocí programů, jako je Brutus. Nejprve to však bude vyžadovat vytvoření standardních protokolů, aby se zajistilo, že data budou všechna konzistentním standardem a formátem, uvedl Foley.
Existuje ještě několik problémů, se kterými je možné pracovat s neuronovou sítí, řekl Foley. Může to běžet pouze po stanovenou dobu, ale není možné předem vědět, jak dlouho bude určitý scénář trvat, než se tento problém vyřeší, takže algoritmu může dojít pára.
Vědci si však nepředpokládají, že nervová síť pracuje izolovaně, řekl Foley. Myslí si, že nejlepším řešením by bylo, kdyby program, jako je Brutus, udělal většinu práce s neuronovou sítí, přičemž převzal pouze ty části simulace, které zahrnují složitější výpočty, které zakazují software.
„Vytvoříš tento hybrid,“ řekl Foley. „Pokaždé, když se Brutus zasekne, zaměstnáváš neuronovou síť a připravíš ji dopředu. A pak posoudíš, jestli se Brutus rozepnul.“
