Искусственный интеллект обогнал суперкомпьютер в моделировании Вселенной
Мечта любого космолога — создать цифровую копию Вселенной. Представьте себе симуляцию, настолько точную, что в ней можно, словно в машине времени, проследить рождение Млечного Пути, увидеть, как первые звезды вспыхивают и умирают, и понять, откуда взялись химические элементы, из которых состоим мы с вами. Десятилетиями эту титаническую задачу возлагали на плечи суперкомпьютеров — гигантских вычислительных машин, способных обрабатывать астрономические объёмы данных.
Но что, если самый мощный инструмент — не всегда самый эффективный? Недавнее исследование, проведённое международной командой учёных в японском центре RIKEN, показало, что искусственный интеллект может не просто помочь, а превзойти традиционные методы в одной из самых сложных областей моделирования космоса. И это открытие приближает нас к разгадке тайн нашего собственного галактического дома.
Космическое «бутылочное горлышко»: головная боль по имени сверхновая
Чтобы понять суть прорыва, нужно сперва разобраться в главной проблеме. Моделирование эволюции галактики — это как съёмка фильма, который длится 14 миллиардов лет. Компьютер должен просчитать гравитационное взаимодействие миллионов звёзд, движение гигантских газовых облаков, химические реакции — и всё это в масштабах сотен тысяч световых лет. Суперкомпьютеры справляются с этим, но с одной оговоркой.
В этом «фильме» есть спецэффекты, которые происходят почти мгновенно, — вспышки сверхновых. Звезда коллапсирует и взрывается, разбрасывая по космосу тяжёлые элементы, всего за несколько месяцев или лет. На фоне миллиардов лет галактической истории это даже не мгновение — это доля пикосекунды.
В чём же загвоздка? Обычная симуляция, работающая с «крупным планом» на миллиарды лет, просто не обладает достаточным «разрешением», чтобы зафиксировать такое быстрое событие. Это как пытаться сфотографировать летящую пулю на старый плёночный фотоаппарат — вы получите лишь размытое пятно. Чтобы детально смоделировать вспышку сверхновой, учёным приходилось «замедлять» симуляцию в тысячи раз, тратя на это год или два машинного времени и ограничиваясь лишь крошечным участком космоса, например, карликовой галактикой. Выбор был невелик: либо быстро и неточно, либо точно, но мучительно долго и в миниатюре.
Элегантный обходной путь: как ИИ стал «специалистом» по взрывам
Именно здесь на сцену выходит искусственный интеллект. Команда под руководством Кеии Хирасимы решила не заставлять суперкомпьютер делать то, в чём он не силён. Вместо этого они применили гибридный подход.
Проще говоря, они разделили задачи.
- Основная работа: Моделирование общей динамики галактики — гравитации, движения газа, химических процессов — по-прежнему выполнялось проверенными временем алгоритмами (в данном случае, кодами ASURA и FBPS). Они выступали в роли «генерального подрядчика».
- Узкая специализация: Самую сложную и ресурсоёмкую часть — моделирование последствий взрыва сверхновой — поручили специально обученной нейросети.
Как это работает на практике? Нейросеть не пытается понять всю физику Вселенной. Её обучили на конкретной задаче: учёные «скормили» ей данные 300 детальных симуляций взрыва сверхновой. ИИ изучил, как в первые 100 000 лет после взрыва меняются плотность, температура и скорость разлетающегося газа. Он стал экспертом мирового класса, но только в одной, очень узкой области.
Теперь, когда основная симуляция доходит до момента, где должна взорваться звезда, она не пытается просчитать это событие «в лоб». Она просто «спрашивает» у ИИ: «Вот такие начальные условия. Как будет выглядеть окружающее пространство через 100 000 лет?» ИИ мгновенно выдаёт готовый, физически корректный результат.
Это не замена суперкомпьютера, а его умное дополнение. ИИ выполняет роль невероятно быстрого консультанта, который решает одну и ту же сложную задачу, позволяя основной системе не отвлекаться и двигаться дальше. Результат ошеломляет: моделирование прошло в четыре раза быстрее, сэкономив месяцы, а то и полгода вычислений. И что самое главное — конечная картина эволюции галактики, количество сформировавшихся звёзд и динамика галактических ветров оказались практически идентичны тем, что были получены долгим и дорогим традиционным методом.
От карликовых галактик к Млечному Пути: в поисках нашего происхождения
Экономия времени — это не просто приятный бонус. Это ключ к решению задач, которые раньше считались невозможными. Моделирование карликовой галактики — это одно, но воссоздать в цифре гиганта вроде нашего Млечного Пути — совершенно другой уровень сложности. Это как перейти от эскиза маленькой деревушки к детальному архитектурному плану мегаполиса.
Новый метод, названный ASURA-FBPS-ML, открывает эту дверь. Учёные уже используют его для моделирования галактик, сопоставимых по размеру с нашей. Зачем это нужно?
Именно в таких галактиках, как Млечный Путь, и зародилась жизнь. Все тяжёлые элементы в наших телах — углерод в клетках, кислород, которым мы дышим, железо в нашей крови — были созданы в недрах звёзд и выброшены в космос взрывами сверхновых. Чтобы понять историю происхождения Солнечной системы и жизни на Земле, нам нужно точно знать, как, когда и где происходили эти взрывы в нашей собственной галактике.
Моделирование Млечного Пути «звезда за звездой» позволит нам проследить этот космический круговорот вещества и, возможно, предсказать, где ещё в нашей галактике могли возникнуть условия, благоприятные для жизни.
Это исследование — яркий пример того, как меняется сама наука. Речь идёт не о слепом противостоянии «человека и машины» или «ИИ и суперкомпьютера». Это история о синергии, о том, как творческий подход и правильное применение новых инструментов позволяют совершать прорывы там, где мы, казалось бы, упёрлись в стену. И благодаря этому «умному союзу» мы как никогда близки к тому, чтобы получить ответы на самые фундаментальные вопросы о нашем месте во Вселенной.
