Недавно разработанная искусственная нейронная сеть для быстрого решения физической проблемы

Начиная с сэра Исаака Ньютона, так называемая проблема трех тел ставит в тупик математиков и исследователей физики. Как ScienceAlert объясняет:задача трех тел включает в себя расчет движения трех гравитационно взаимодействующих тел — таких, например, как Земля, Луна и Солнце — с учетом их начальных положений и скоростей».

На первый взгляд эта проблема кажется простой, но на самом деле решить ее очень сложно. Одним из результатов стало введение, скажем, морских хронометров для расчета положения в море вместо решения задачи трех тел, вычисляющей такое положение по Луне и звездам.

С быстрым продвижением изучения Вселенной проблема трех тел стала важной частью для исследователей, когда они пытаются выяснить «КАК черная дыра двоичные файлы могут взаимодействовать с одиночными черных дыр, и оттуда, как некоторые из самых фундаментальных объектов Вселенной взаимодействуют друг с другом».

Чтобы сделать эти расчеты осуществимыми в разумные сроки, ученые и исследователи прибегли к использованию ИНС — глубоких искусственных нейронных сетей. Новая система была разработана командой, состоящей из исследователей из Эдинбургский университет и Кембриджский университет в Великобритании, Университет Авейру в Португалии и Лейденский университет в Нидерландах.

ИНС, разработанная этой командой, была обучена работе с базой данных существующих задач трех тел, а также с набором решений, ранее найденных учеными.

Результаты были более чем многообещающими. Обученная ИНС обещает быть способной находить решения».В 100 миллионов раз быстрее, чем существующие методы».

В результате исследовательская работа, «Ньютон против машины: решение хаотической задачи трех тел с помощью глубоких нейронных сетей» говорится, что, «Обученная ИНС может заменить существующие численные решатели, обеспечивая быстрое и масштабируемое моделирование систем многих тел, чтобы пролить свет на выдающиеся явления, такие как формирование двойных систем черных дыр или происхождение коллапса ядра в плотных звездных скоплениях».

ScienceAlert отмечает, что « исследователи упростили процесс, включив в плоскость только три частицы одинаковой массы, начиная с нулевой скорости, а затем запустили существующий решатель задач с тремя телами. называется Брут 10,000 9,900 раз (100 XNUMX для обучения и XNUMX для проверки)».

После обучения новая ИНС показала впечатляющие результаты. Ему было дано 5,000 новых сценариев для работы, и он почти полностью соответствовал результатам, достигнутым Brutus.

Хотя исследование еще не было рецензировано учеными, обладающими знаниями и опытом в этой области, и до сих пор На данном этапе это скорее доказательство концепции, оно, безусловно, показывает, что обученные нейронные сети «могут работать вместе с Brutus и подобными системами, вскакивая, когда вычисления с тремя телами становятся слишком сложными для наших текущих моделей».

Как заключает эта группа исследователей в своей статье, «В конце концов, мы предполагаем, что сеть может быть обучена более сложным хаотическим задачам, таким как задача 4 и 5 тел, что еще больше снизит вычислительную нагрузку».