Розрахункові вигини, необхідні для прогнозування того, як три небесні тіла обертаються навколо одного, збивали з пантелику фізиків ще з часів сера Ісаака Ньютона. Зараз штучний інтелект (А.І.) показав, що він може вирішити проблему за частину часу, необхідного попереднім підходам.
Ньютон вперше сформулював проблему в 17 столітті, але знайти простий спосіб її вирішення виявився неймовірно складним. Гравітаційні взаємодії між трьома небесними об’єктами, такими як планети, зірки та місяці, призводять до хаотичної системи - складної та чутливої до вихідних положень кожного тіла.
Сучасні підходи до вирішення цих проблем передбачають використання програмного забезпечення, яке може зайняти тижні або навіть місяці для завершення розрахунків. Тож дослідники вирішили перевірити, чи є нейронна мережа - тип візерунка, що розпізнає А.І. що вільно імітує, як працює мозок - може зробити краще.
Алгоритм, який вони побудували, забезпечував точні рішення в 100 мільйонів разів швидше, ніж найдосконаліша програмна програма, відома як Brutus. Це може виявитись неоціненним для астрономів, які намагаються зрозуміти такі речі, як поведінка зіркових скупчень і більш широке еволюцію Всесвіту, - сказав Кріс Фолі, біостатист з Кембриджського університету та співавтор доповіді до бази даних arXiv, в якій ще є пройти рецензування.
"Ця нейронна сітка, якщо вона робить хорошу роботу, повинна бути здатна надати нам рішення в небачений час", - сказав він Live Live. "Таким чином, ми можемо почати думати про прогрес із набагато глибшими питаннями, наприклад, як формуються гравітаційні хвилі".
Нейронні мережі повинні бути навчені подавати дані, перш ніж вони можуть робити прогнози. Тож дослідникам довелося створити 9 900 спрощених сценаріїв з трьома тілами, використовуючи Брута, поточного лідера, коли справа стосується вирішення проблем із трьома тілами.
Потім вони перевірили, наскільки добре нейронна сітка могла передбачити еволюцію 5000 невидимих сценаріїв, і виявили, що її результати тісно відповідають результатам Брута. Однак програма на основі A.I. вирішила проблеми в середньому лише за частку секунди, порівняно з майже 2 хвилинами.
Причина таких програм, як Брут, настільки повільна, що вони вирішують проблему грубою силою, сказав Фолі, виконуючи розрахунки для кожного крихітного кроку траєкторій небесних тіл. Нейронна сітка, з іншого боку, просто розглядає рухи, які виробляють такі обчислення, і виводить шаблон, який може допомогти передбачити, як будуть грати майбутні сценарії.
Це, однак, представляє проблему для збільшення масштабу системи, але сказав Фолі. Поточний алгоритм - це концепція, що підтверджується, і вивчена за спрощеними сценаріями, але навчання більш складних або навіть збільшення кількості залучених органів до чотирьох із п’яти перших вимагає, щоб ви генерували дані про Brutus, що може бути надзвичайно часом - споживчі та дорогі.
"Існує взаємозв'язок між нашою здатністю тренувати фантастично виконуючу нейронну мережу та нашою здатністю насправді отримувати дані, за допомогою яких її тренувати", - сказав він. "Значить, там вузьке місце".
Одним із способів вирішити цю проблему було б для дослідників створити спільне сховище даних, що виробляються за допомогою таких програм, як Brutus. Але перше, що вимагало б створення стандартних протоколів, щоб забезпечити, щоб ці дані були у відповідності стандарту та формату, сказав Фолі.
Є ще кілька проблем, з якими можна вирішити нейронну мережу, сказав Фолі. Він може працювати лише за встановлений час, але не можна заздалегідь знати, скільки часу буде потрібно для виконання певного сценарію, тому алгоритм може закінчитися, перш ніж вирішити проблему.
Однак дослідники не передбачають, що нейронна сітка працює ізольовано, сказав Фолі. Вони думають, що найкращим рішенням було б для програми на зразок Brutus виконати більшу частину суглобів за допомогою нейронної мережі, взявши на себе лише ті частини моделювання, які передбачають складніші обчислення, які забивають програмне забезпечення.
"Ви створюєте цей гібрид", - сказав Фолі. "Кожен раз, коли Брут застрягає, ти використовуєш нейронну мережу і рухаєш її вперед. І тоді ти оцінюєш, чи Брут розв'язався чи ні".
