Mit ein wenig maschinellem Lernen können Wissenschaftler jetzt riesige und komplexe Universen in einem Tausendstel der Zeit modellieren, die mit herkömmlichen Methoden benötigt wird. Der neue Ansatz wird dazu beitragen, eine neue Ära hochauflösender kosmologischer Simulationen einzuläuten.
Die neue Methode, die von Yin Li, einem Astrophysiker am Flatiron Institute in New York, und seinen Kollegen entwickelt wurde, bietet einen maschinellen Lernalgorithmus mit sowohl niedrig- als auch hochauflösenden Modellen einer kleinen Region des Weltraums. Der Algorithmus lehrt, wie man Modelle mit niedriger Auflösung skaliert, um sie an die Details anzupassen, die in hochauflösenden Versionen gefunden werden. Nach dem Training kann der Code Modelle in Originalgröße mit niedriger Auflösung verwenden und Simulationen mit ultrahoher Auflösung generieren, die 512-mal mehr Partikel enthalten.
Diese Skalierung bietet eine erhebliche Zeitersparnis. Für eine Region des Universums mit einem Durchmesser von etwa 500 Millionen Lichtjahren und 134 Millionen Partikeln benötigen bestehende Methoden 560 Stunden, um eine hochauflösende Simulation mit einem einzigen Verarbeitungskern durchzuführen. Wissenschaftler sagen, dass es mit dem neuen Ansatz nur 36 Minuten dauert. Die Ergebnisse waren noch beeindruckender, als der Simulation weitere Partikel hinzugefügt wurden. Für das 1000-mal größere Universum mit 134 Milliarden Teilchen benötigte die neue Methode der Forscher auf einer GPU 16 Stunden.
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Laut Experten kann die Reduzierung der für die Durchführung kosmologischer Simulationen erforderlichen Zeit "einen erheblichen Fortschritt in der numerischen Kosmologie und Astrophysik sicherstellen. Kosmologische Simulationen führen die Geschichte des Universums bis zur Entstehung aller Galaxien und ihrer Schwarzen Löcher zurück."
Bisher berücksichtigen die neuen Modelle nur Dunkle Materie und Gravitation. Während dies wie eine zu starke Vereinfachung erscheinen mag, ist die Schwerkraft sicherlich die dominierende Kraft im Universum in großem Maßstab, und dunkle Materie macht 85 % aller „Materie“ im Kosmos aus. Die Teilchen in der Simulation sind nicht buchstäblich Teilchen der Dunklen Materie, sondern werden stattdessen als Tracker verwendet, um zu zeigen, wie sich Teilchen der Dunklen Materie durch das Universum bewegen.
Die Simulation erfasst nicht alles, da sie sich nur auf Dunkle Materie und Gravitation konzentriert, kleinräumige Phänomene wie Sternentstehung, Supernovae und die Auswirkungen von Schwarzen Löchern werden nicht berücksichtigt. Die Forscher planen, ihre Methoden zu erweitern, um die für solche Phänomene verantwortlichen Kräfte einzubeziehen, und ihre neuronalen Netze neben konventionellen Simulationen laufen zu lassen, um die Genauigkeit zu verbessern.
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