Принстон университеті мен Флэтайрон институтының космологтары стандартты Әлем моделіне үйретілген нейрондық желінің осы модель шеңберінен тыс физиканы іздеудегі мүмкіндігін зерттеп көрді.
Зерттеу нәтижесі қос қырлы болды. Бір жағынан, жасанды интеллект есептеулерді айтарлықтай жеделдеткен. Екінші жағынан, ол белгілі бір біржақты үйреніс қалыптастырып, дәл жаңа физиканы анықтауға қажет икемділікті әлсіреткен.
Мәселенің түп мәні мынада. ΛCDM деп аталатын космологияның стандартты моделі Әлемнің кеңеюін және галактикалардың ірі масштабтағы таралуын жоғары дәлдікпен сипаттайды. Алайда ғалымдар бұл модельді толық деп есептемейді. Массивті нейтринолар, өзгеріске ұшыраған гравитация немесе уақыт бойынша құбылатын қараңғы энергия секілді факторлар жаңа физиканың барын меңзеуі мүмкін. Мұндай кеңейтілген сценарийлерді тексеру үшін аса қымбат сандық симуляциялар қажет, ал оларсыз бақылау деректерін сенімді талдау мүмкін емес.
Зерттеу барысында ғалымдар білімді ауыстыра оқыту тәсілін қолданды. Алдымен нейрондық желі ΛCDM моделінің салыстырмалы түрде жеңіл симуляцияларында жаттықтырылып, Әлем құрылымының негізгі заңдылықтарын меңгерді. Кейін ол ықтимал жаңа физика элементтері бар күрделі модельдерге бейімделіп оқытылды. Жұмыстың бірлескен авторы, Флэтайрон институты мен Принстон университетінің космологы Адриан Байер бұл тәсілді оқулықпен жүйелі түрде үйренуге ұқсатып, оны ең ауыр есептеулерге бірден кіріспей қолданылатын тиімді жол ретінде сипаттады.
Әдістің артықшылығы айқын көрінді: алдын ала оқыту есептеу шығындарын шамамен он есеге дейін азайтқан. Нейрондық желі стандартты модельді аз көлемдегі деректер арқылы тез меңгеріп, көптеген жағдайда алған білімін жаңа есептерге сәтті бейімдеген.
Дегенмен, жаңа физика таныс құбылыстарға ұқсас болған жағдайда қиындықтар туындаған. Соның айқын мысалы ретінде нейтрино массасын анықтау міндеті келтірілді. Мұнда нейрондық желі сигналды стандартты модельдің көрсеткіштерімен шатастырып, жаңа құбылысты айқындаудың орнына деректерді бұрынғы қалыптарға бейімдеп жіберген. Ғалымдар бұл құбылысты теріс ауысу деп атайды. Ол кездейсоқ қате емес, керісінше әртүрлі физикалық әсерлер деректерде өте ұқсас із қалдыратын жағдайларда жүйелі түрде көрінетін құбылыс.
Адриан Байердің пікірінше, дәл осы құбылыстың тұрақты түрде қайталануы зерттеудің ең маңызды нәтижелерінің бірі болып отыр. Қай кезде білімді ауыстырып қолдану тиімді, ал қай кезде ол параметрлерді бұрмалауға әкелетінін түсіну болашақ космологиялық зерттеулерде жасанды интеллектіні дұрыс пайдаланудың негізгі шарты болмақ. Ғалымдар қорытындысында есептеу жылдамдығы ғылыми дәлдікпен қатар жүруі тиіс екенін, ал модель нәтижесін міндетті түрде адам маманы бақылауы қажет екенін атап өтеді.
Алдағы уақытта зерттеу тобы бұл тәжірибені шынайы астрономиялық бақылауларға жақын жағдайларда қайта жүргізуді жоспарлап отыр. Бұл ретте галактикалардың қалыптасу ерекшеліктері, бақылау деректеріндегі белгісіздіктер мен шу факторлары ескерілмек. Сонымен қатар, ғалымдар қай космологиялық міндеттерде білімді ауыстырып оқыту әдісі ең тиімді нәтиже беретінін анықтауға ниетті.
Қосымша материалдар мен сараптамалық мақалаларды біздің Telegram арнамыздан оқуға болады.
