Если галактика кажется вам огромной, представьте, что в масштабах Вселенной она всего лишь точка. Таких точек — миллиарды, они собираются в скопления, скопления — в сверхскопления, а те сплетаются в гигантские нити, пронизанные пустотами. Так формируется трехмерный каркас космоса, который астрономы пытаются описать математически, чтобы понять, как материя и темная энергия управляют эволюцией Вселенной.
Для этого используется мощный инструмент — эффективная полевая теория крупномасштабных структур (EFTofLSS). Она переводит сложнейшие физические процессы в статистические модели и позволяет сопоставлять наблюдения с прогнозами. Но у такого подхода есть слабое место: расчеты требуют колоссальных ресурсов. Иногда нужны суперкомпьютеры и недели работы, чтобы обработать лишь часть данных. Между тем их поток только ускоряется — уже сегодня гигантские проекты DESI и космический телескоп Euclid поставляют новые массивы информации.
Здесь на помощь приходят эмуляторы — алгоритмы, которые воспроизводят работу сложных моделей, но делают это значительно быстрее. Международная команда из INAF (Италия), Университета Пармы и Университета Ватерлоо (Канада) разработала собственный инструмент — Effort.jl, сообщает Eurekalert.
Эмулятор обучается на предсказаниях исходной теории и затем способен выдавать новые комбинации параметров всего за несколько минут на обычном ноутбуке. В его основе — нейросеть, но не «чистая»: в алгоритм заранее встроены знания о том, как варьируются космологические прогнозы при изменении входных данных. Благодаря этому Effort.jl требует меньше примеров для обучения и значительно экономит вычислительные ресурсы.
Тестирование показало, что точность Effort.jl сопоставима с базовой моделью, а в некоторых случаях даже превосходит ее. Например, там, где классические расчеты приходилось упрощать, эмулятор сохранял детали. Такой инструмент становится особенно ценным — он позволит справиться с лавиной новых данных и быстрее переходить от наблюдений к пониманию фундаментальных законов мироздания.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, где находится ближайшая к нам разумная цивилизация.
