Symulacje Wszechświata na zwykłym laptopie. Nowy emulator daje nieprawdopodobne możliwości każdemu
Nie trzeba już superkomputera, by sprawnie modelować kosmiczną sieć galaktyk. Nowy emulator z łatwością odtworzy skomplikowaną strukturę Wszechświata. I robi to na zwykłym laptopie.
Jeszcze do niedawna badania nad wielkoskalową strukturą Wszechświata wymagały ogromnych, mocarnych superkomputerów. Takie modele, jak EFTofLSS, pozwalały naukowcom analizować dane z kosmicznych obserwatoriów i wyciągać wnioski o ciemnej materii, energii i historii ekspansji Wszechświata. Co było zatem największym problemem? Konieczność wykonywania kosztowych i czasochłonnych obliczeń. Teraz jednak pojawił się Effort.jl – emulator, który skraca tygodnie pracy do minut i uruchamia się na zwykłym laptopie.
Czym tak właściwie jest Effort.jl?
Effort.jl to swego rodzaju inteligentna nakładka na klasyczny model. Wykorzystuje sieci neuronowe i wgraną wcześniej wiedzę fizyczną, by przewidywać wyniki zbliżone do oryginału. Z tą jednak różnicą, że robi to zdecydowanie szybciej. Dzięki wykorzystaniu gradientów, czyli kierunków i wartości zmian parametrów, emulator potrafi uczyć się znacznie skuteczniej niż standardowe algorytmy.
Jak tłumaczą twórcy narzędzia, ich rozwiązanie to coś więcej niż tylko trik obliczeniowy. Twierdzą, że jest to przełom, który bez większych problemów pozwala analizować dane z takich projektów jak DESI czy Euclid. To wszystko w czasie rzeczywistym i bez potrzeby rezerwowania mocy obliczeniowej w drogich centrach danych.
Nie tylko szybko, ale też dokładnie!
Czy Effort.jl nie popełnia błędów, skoro tak naprawdę nie rozumie fizyki Wszechświata? Publikacja w Journal of Cosmology and Astroparticle Physics pokazuje, że emulator odtwarza wyniki z niemal identyczną precyzją, co jego superkomputerowy pierwowzór. W niektórych scenariuszach wręcz umożliwia bardziej szczegółowe analizy, bo nie musi dla oszczędności czasu pomijać danych.
Przeczytaj także:
Można powiedzieć, że emulator działa jak dobrze wyszkolony asystent – nie zna odpowiedzi na wszystko, ale doskonale wie, jakich się spodziewać i to wykorzystuje. Dzięki niemu badacze zyskują szybkie narzędzie do testowania hipotez i analizowania ogromnych zbiorów danych. To wszystko bez potrzeby czekania na dostęp do klastra obliczeniowego.
*Grafika wprowadzająca wygenerowana przez AI
