Искусственный интеллект становится ключевым инструментом в изучении Вселенной, помогая ученым анализировать колоссальные массивы данных. Применение метода трансферного обучения позволяет более чем в десять раз сократить количество дорогостоящих компьютерных симуляций при поиске неизвестных физических явлений. Об этом 25 июля сообщают "Известия" со ссылкой на исследование в Journal of Cosmology and Astroparticle Physics.
Вместо того чтобы сразу обучать нейросеть на самых сложных моделях развития Вселенной, исследователи сначала дают ей базовые знания на простых симуляциях стандартной космологической модели (ΛCDM). Затем алгоритм переходит к анализу сложных вариантов, где могут скрываться признаки существования темной материи, темной энергии или отклонения от известных законов природы.
Однако у этого подхода есть существенный недостаток — эффект "негативного переноса". Если новый физический процесс похож на уже известную закономерность, ИИ может ошибочно интерпретировать его через старые шаблоны и пропустить открытие. С такой проблемой ученые столкнулись при анализе моделей с массивными нейтрино, когда новые данные были похожи на изменения другого известного параметра.
"То, что массово называется искусственным интеллектом, а в научных исследованиях называется машинным обучением, становится полноценным инструментом, имеющим множество практических применений. Можно говорить, что у ученых в руках есть еще один метод, который значительно дополняет существующие и позволяет повысить точность проводимого анализа", — рассказал заместитель директора по научной работе Института ядерных исследований РАН, член-корреспондент РАН Григорий Рубцов.
Он добавил, что чрезмерное доверие алгоритмам может иметь обратный эффект, так как научный прогресс определяется не только вычислениями, но и идеями исследователей.
Методы, отработанные на космологических моделях, находят применение и в других сферах. По словам руководителя исследовательского центра НИЯУ МИФИ Юрия Бородачева, главная ценность ИИ заключается не в замене человека, а в возможности сосредоточиться на действительно сложных задачах. Нейросети способны за короткое время перебрать тысячи вариантов решения проблемы, предлагая исследователям наиболее перспективные направления.
Ранее, 24 июля, сообщалось, что в России создадут электронику для насекомых-киборгов с ИИ.
Ссылка скопирована
Балашихинского отравителя приговорили к пожизненному заключению
«У нас все будет нормально». Что происходит после ухода Дворковича с поста президента ФИДЕ