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人工智能可以解决困扰科学家许久的“三体问题”

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发表于 2019-12-5 11:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
人工智能可以解决困扰科学家许久的“三体问题”  游戏 34358-20191205091631207-1897192815

  新浪科技讯,北京时候 12 月 5 日消息,据国外媒体报道,自牛顿时代起,怎样猜测三个围绕相互扭转的天体的活动途径不停令物理学家头痛不已。而现在操纵野生智能技术,片刻时候即可打点这一题目。
  牛顿最早在 17 世纪提出了三体题目,但究竟证实,要想用简单的方式来打点这一题目可谓极为困难。三个天体(如行星、恒星和卫星等等)之间的引力相互感化会构成一个混沌系统,而这类系统很是复杂,且对各个天体的初始状态高度敏感。
  有研讨职员实行操纵软件打点三体题目,但常常需耗费数周、以致数月时候才华完成盘算。是以研讨职员决议试一试神经收集。这是一种纪律识别典范的野生智能,大略模仿了大脑的运作机制。而他们打造的算法正确求解的速度比现在起头辈的软件步伐 Brutus 还要快 1 亿倍。这对研讨星团行为和宇宙演变进程的天文学家而言,将是一份“价格千金”。这套神经收集系统若能一般运作,得出答案的速度将到达空前未有的水平。这样一来,我们便可以进一步研讨更深条理的题目了,例如“引力波是怎样构成的”等等。
  神经收集在具有猜测本事之前,必须先经过输入大量数据举行练习。是以,研讨职员先用 Brutus 软件天生了 9900 个简化版的三体题目情境,用于练习神经收集。接下来,研讨职员再用 5000 个新情境对这套神经收集举行测试,看其能否正确猜测出这些情境的演变轨迹。结果发现,其猜测结果不但与 Brutus 很是靠近,而且转眼间即可完成盘算。而相比之下,Brutus 的均匀盘算时候快要 2 分钟。
  Brutus 之类的步伐之所以盘算得这么慢,是由于它们采纳了“蛮力盘算法”,即穷举法,对天体轨迹的每一小步都要举行盘算。而神经收集则仅仅分析了由这些盘算发生的活动轨迹、并从中归纳出响应纪律,借此猜测系统未来的演变结果。
  但对于范围更大、更复杂的系统来说,情况就没这么简单了。这套算法现在仅处于概念考证阶段,只进修了一些简化版情境,但假如要用更复杂的系统、以致“四体系统”、“五体系统”举行练习,就起首要用 Brutus 天生大量数据,这样不但耗时甚长、且用度高昂。这就是这套神经收集现在遭受的瓶颈。
  要想打点这一题目,可以让多位研讨职员先用 Brutus 之类的步伐打造一个通用数据库。但这需要先拟订一套标准协议,确保全数数据都合适标准、且形式同一。
  此外,该神经收集自己还有一些题目需要打点。比如,它现在只能按规按时长运转,但我们不大要提早预知某个情境需要多久才华完成演变,是以该算法大要在题目获得打点之前,就已经“弹尽粮绝”了。
  不外,研讨职员并未筹划让这套神经系统独挑大梁,他们以为最好让 Brutus 之类的步伐做大部分“脚夫活”,而神经收集则只负责需要举行复杂盘算的模仿部分。(叶子)

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