En utilisant un peu de magie d'apprentissage automatique, les scientifiques peuvent désormais modéliser des univers vastes et complexes en un millième de temps qu'il faut aux méthodes conventionnelles. La nouvelle approche contribuera à inaugurer une nouvelle ère de simulations cosmologiques à haute résolution.
La nouvelle méthode, développée par Yin Li, astrophysicien au Flatiron Institute de New York, et ses collègues, fournit un algorithme d'apprentissage automatique avec des modèles à basse et haute résolution d'une petite région de l'espace. L'algorithme enseigne comment mettre à l'échelle les modèles basse résolution pour qu'ils correspondent aux détails trouvés dans les versions haute résolution. Une fois formé, le code peut prendre des modèles à grande échelle et à basse résolution et générer des simulations à ultra haute résolution qui contiennent 512 fois plus de particules.
Cette mise à l'échelle permet un gain de temps important. Pour une région de l'Univers d'environ 500 millions d'années-lumière de diamètre, contenant 134 millions de particules, les méthodes existantes prennent 560 heures pour effectuer une simulation haute résolution à l'aide d'un seul noyau de traitement. Les scientifiques disent qu'avec la nouvelle approche, cela ne prend que 36 minutes. Les résultats étaient encore plus impressionnants lorsque davantage de particules étaient ajoutées à la simulation. Pour l'univers, qui est 1000 134 fois plus grand et contient 16 milliards de particules, la nouvelle méthode des chercheurs a pris XNUMX heures sur un GPU.
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Selon les experts, réduire le temps nécessaire à la réalisation de simulations cosmologiques « peut assurer des progrès significatifs en cosmologie numérique et en astrophysique. Les simulations cosmologiques retracent l'histoire de l'univers jusqu'à la formation de toutes les galaxies et de leurs trous noirs."
Jusqu'à présent, les nouveaux modèles ne considèrent que la matière noire et la gravité. Bien que cela puisse sembler une simplification excessive, la gravité est certainement la force dominante dans l'univers à grande échelle, et la matière noire représente 85% de toute la "matière" dans le cosmos. Les particules de la simulation ne sont pas des particules de matière noire littérales, mais sont plutôt utilisées comme trackers pour montrer comment les particules de matière noire se déplacent dans l'univers.
La simulation ne capture pas tout, car elle se concentre uniquement sur la matière noire et la gravité, les phénomènes à petite échelle tels que la formation d'étoiles, les supernovae et les effets des trous noirs ne sont pas pris en compte. Les chercheurs prévoient d'étendre leurs méthodes pour inclure les forces responsables de tels phénomènes et faire fonctionner leurs réseaux de neurones à la volée parallèlement aux simulations conventionnelles pour améliorer la précision.
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