La primera simulación de inteligencia artificial (IA) del universo parece funcionar como algo real, y es casi tan misteriosa.
Los investigadores reportaron la nueva simulación el 24 de junio en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences. El objetivo era crear una versión virtual del cosmos para simular diferentes condiciones para el comienzo del universo, pero los científicos también esperan estudiar su propia simulación para comprender por qué funciona tan bien.
Shirley Ho, un astrofísico teórico en el Centro de Computación de Astrofísica en la ciudad de Nueva York, dijo en un comunicado:
«Es como la enseñanza del software de reconocimiento de imágenes con una gran cantidad de fotos de gatos y perros, pero entonces es capaz de reconocer los elefantes. Nadie sabe cómo lo hace, y es un gran misterio por resolver».
Simulando el universo
Dada la enorme edad y escala del universo, comprender su formación es un desafío abrumador. Una herramienta en la caja de herramientas del astrofísico es el modelado por computadora. Sin embargo, los modelos tradicionales requieren una gran cantidad de tiempo y potencia de computación, ya que los astrofísicos podrían necesitar miles de simulaciones, ajustar diferentes parámetros, para determinar cuál es el escenario más probable del mundo real.
Ho y sus colegas crearon una red neuronal profunda para acelerar el proceso. Apodado el Deep Density Displacement Model, o D^3M, esta red neuronal está diseñada para reconocer características comunes en los datos y «aprender» con el tiempo cómo manipular esos datos. En el caso de D^3M, los investigadores ingresaron 8.000 simulaciones de un modelo computarizado tradicional de alta precisión del universo. Después de que D^3M aprendió cómo funcionaban esas simulaciones, los investigadores crearon una simulación nueva y nunca vista de un universo virtual con forma de cubo de 600 millones de años luz de diámetro. (El verdadero universo observable es de unos 93 mil millones de años luz a lo largo).
La red neuronal fue capaz de ejecutar simulaciones en este nuevo universo tal como lo había hecho en el conjunto de datos de 8.000 simulaciones que había utilizado para el entrenamiento. Las simulaciones se centraron en el papel de la gravedad en la formación del universo. Lo que fue sorprendente, dijo Ho, fue que cuando los investigadores modificaron nuevos parámetros, como la cantidad de materia oscura en el universo virtual, D^3M aún podía manejar las simulaciones, a pesar de no haber recibido capacitación sobre cómo manejar la materia oscura.
Ordenadores y cosmología
Esta característica de D^3M es un misterio, dijo Ho, y hace que la simulación sea intrigante para la ciencia computacional y la cosmología.
Ho dijo:
«Podemos ser un patio de recreo interesante para un aprendiz de máquina y ver por qué este modelo se extrapola tan bien, por qué se extrapola a los elefantes en lugar de solo reconocer a los perros y gatos. Es una calle de doble sentido entre la ciencia y el aprendizaje profundo».
El modelo también podría ser un ahorro de tiempo para los investigadores interesados en los orígenes universales. La nueva red neuronal podría completar simulaciones en 30 milisegundos, en comparación con varios minutos para el método más rápido de simulación de inteligencia no artificial. La red también tuvo una tasa de error del 2,8%, en comparación con el 9,3% para el modelo más rápido existente. (Estas tasas de error se comparan con un estándar de oro de precisión, un modelo que toma cientos de horas para cada simulación).
Los investigadores ahora planean variar otros parámetros en la nueva red neuronal, examinando cómo factores como la hidrodinámica, o el movimiento de fluidos y gases, pueden haber dado forma a la formación del universo.
El estudio científico ha sido publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences.
Imagen de portada: El universo está lleno de bellos objetos, como esta nebulosa de burbujas, ubicada a más de 8,000 años luz de la Tierra. Los investigadores recientemente utilizaron la inteligencia artificial para simular el universo. Aunque la simulación funcionó sorprendentemente bien, nadie entiende completamente cómo funciona. Crédito: NASA, ESA, Hubble Heritage Team