Por primera vez, un equipo de astrofísicos ha utilizado técnicas de inteligencia artificial para generar simulaciones complejas en 3D del universo. Los resultados son tan rápidos, precisos y sólidos que incluso los investigadores no están seguros de cómo funciona.
«Es como enseñar a un software de reconocimiento de imágenes con muchas fotos de gatos y perros, pero luego es capaz de reconocer elefantes», explica Shirley Ho, del Centro de Astrofísica Computacional del Instituto Flatiron en Nueva York. «Nadie sabe cómo lo hace, y es un gran misterio por resolver».
materia oscura del cosmos, incluso aunque el modelo nunca haya recibido datos de entrenamiento en los que los parámetros varían.
La velocidad y la precisión del proyecto, llamado Modelo de Desplazamiento de Densidad Profunda, o D3M para abreviar, no fue la mayor sorpresa para los investigadores. El verdadero impacto fue que D3M podía simular con precisión cómo se vería el universo si se ajustaran ciertos parámetros, como la cantidad deel universo, un misterio por resolver
Los científicos quieren saber cómo podría evolucionar el cosmos en diversos escenarios. Dichos estudios requieren la ejecución de miles de simulaciones, lo que convierte a los modelos informáticos de alta precisión y velocidad en uno de los principales objetivos de la astrofísica moderna.
Ho, y sus colegas perfeccionaron la red neuronal profunda que alimenta D3M al proporcionarle 8.000 simulaciones diferentes de uno de los modelos de mayor precisión disponibles. Después de entrenar a D3M, los investigadores realizaron simulaciones de un universo en forma de cubo de 600 millones de años luz y compararon los resultados con los de los modelos lentos y rápidos.
Mientras que el enfoque más lento y menos preciso necesitó cientos de horas de tiempo de cálculo por simulación y el método rápido existente tomó un par de minutos, D3M pudo completar una simulación en solo 30 milisegundos.