एआई पर आधारित यूनिवर्स का पहला सिमुलेशन विकसित किया गया था। एक तंत्रिका नेटवर्क अपना काम इतनी अच्छी तरह से करता है कि यह और भी अजीब है

यूनिवर्स का त्रि-आयामी मॉडल, जिसे नए एल्गोरिदम का उपयोग करके बनाया गया था

कुछ दिन पहले, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित ब्रह्मांड का पहला एमुलेटर पेश किया गया था। डेवलपर्स का दावा है कि एमुलेटर काफी तेज और सटीक है, परियोजना के निर्माता भी आश्चर्यचकित हैं कि एआई कुछ कारकों को "समझता" है जो ऐसा लगता है कि इसके बारे में पता नहीं होना चाहिए।

सामान्य तौर पर, ब्रह्मांड को मॉडलिंग करने का विचार नया नहीं है: वैज्ञानिकों ने कई दशकों से ब्रह्मांड में होने वाली विकासवादी प्रक्रियाओं का मूल्यांकन करने के लिए कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग किया है। पहले, पारंपरिक तरीकों पर आधारित परियोजनाएं जो स्वीकार्य परिणाम प्रदर्शित करती हैं, पहले ही प्रदर्शित की जा चुकी हैं। लेकिन अब कुछ नया सामने आया है - मशीन लर्निंग के आधार पर ब्रह्मांड का एक एमुलेटर। यह प्रणाली आपको मिलीसेकंड के मामले में वांछित परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देती है।

डेवलपर्स ने अपनी परियोजना के बारे में क्या कहा है: “हमने ब्रह्मांड की संरचना का मूल्यांकन करने के लिए गहरी मशीन सीखने पर आधारित एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण किया। परियोजना मानक प्रणालियों की तुलना में बेहतर परिणाम दिखाती है, प्रस्तुत AI मॉडल से परे प्राप्त आंकड़ों को एक्सट्रपलेशन करते हुए। "

इसलिए, यदि आप एआई गुरुत्वाकर्षण डेटा प्रदान करते हैं, तो यह जल्दी से अन्य चर और डेटा की गणना करेगा जो सिस्टम प्रदान नहीं किया गया है। एक उदाहरण अंधेरे पदार्थ की मात्रा की गणना के साथ मामला है।

इसलिए, टीम ने अपने सिस्टम को प्रशिक्षित नहीं किया, जिसे गहरे घनत्व विस्थापन मॉडल (डी 3 एम) कहा जाता था, डेटा पर जो अंधेरे मामले को ध्यान में रखता है। तंत्रिका नेटवर्क में केवल प्रासंगिक डेटा नहीं था। फिर भी, वह उन सभी मापदंडों की स्वतंत्र रूप से गणना करने में सक्षम थी, जो उसके पास मौजूद डेटा के साथ थे।

“इस स्थिति की तुलना एक तंत्रिका नेटवर्क से की जा सकती है जिसे बिल्लियों और कुत्तों को पहचानना सिखाया गया था, लेकिन यह स्वतंत्र रूप से हाथियों की पहचान करना सीख गया। कोई नहीं जानता कि यह कैसे हुआ, यह पहेली अभी तक हल नहीं हुई है, ”परियोजना प्रबंधक ने कहा।

हमारे ब्रह्मांड के इतिहास में अंतराल को भरने के लिए अंतरिक्ष की खोज करने वाले अन्य क्षेत्रों के खगोलविदों और वैज्ञानिकों की मदद करने के लिए सिम्युलेटर खुद विकसित किया गया था।

तथ्य यह है कि वास्तव में यह एक बहुत ही अजीब और रहस्यमय जगह है। मानवता केवल उन कानूनों को धीरे-धीरे समझने लगी है जिन्होंने हमें आधुनिक दुनिया को उस रूप में आकार देने की अनुमति दी है जिसमें हम इसे जानते हैं। कृत्रिम बुद्धि हमें यह समझने में मदद कर सकती है कि ब्रह्मांड का विकास कैसे हुआ और विकास किस दिशा में आगे बढ़ेगा।

एआई को न्यूयॉर्क के फ्लैटिरॉन इंस्टीट्यूट में सेंटर फॉर कम्प्यूटेशनल एस्ट्रोफिजिक्स के वैज्ञानिकों की एक टीम द्वारा विकसित किया गया था। कंप्यूटर मॉडलिंग ने खगोलविदों को यह समझने के लिए एक प्रभावी उपकरण देने की अनुमति दी है कि विभिन्न परिदृश्यों के तहत अंतरिक्ष कैसे विकसित होगा। मॉडलिंग के लिए कई हजारों ऑपरेशन की आवश्यकता होती है, लेकिन सिस्टम ठीक काम करता है।

यह ध्यान देने योग्य है कि शोधकर्ता गुरुत्वाकर्षण पर अपना सिस्टम केवल डेटा प्रदान करते हैं, यह मानते हुए कि यह आपको ग्रहों और तारों के स्तर पर होने वाली अधिकांश प्रक्रियाओं को निर्धारित करने की अनुमति देता है।

बहुत शुरुआत में, विशेषज्ञों ने यूनिवर्स के 8000 से अधिक विभिन्न सिमुलेशन के आधार पर अपने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया , जो पहले अन्य कार्यक्रमों का उपयोग करके बनाया गया था। नतीजतन, जब नया एल्गोरिथ्म लॉन्च किया गया था, तो उसने यूनिवर्स के एक मॉडल को केवल 30 एमएस में 600 मिलियन प्रकाश वर्ष के व्यास के साथ फिर से बनाना संभव बना दिया। अन्य कार्यक्रमों की तुलना में त्रुटि 3% से अधिक नहीं थी, इस तथ्य के बावजूद कि पारंपरिक प्रणालियों ने एक समान कार्य पर 300 से अधिक घंटे बिताए।