Inovações

Inteligência artificial cria réplica do nosso universo em 3D

inteligência artificial

Uma equipe de pesquisadores construiu um projeto de inteligência artificial que gera simulações 3D altamente precisas, rápidas e complexas do nosso universo. A natureza dessa inteligência artificial é tão eficiente que até chocou os próprios criadores do projeto.

O projeto, chamado de ‘Modelo de Deslocamento de Densidade Profunda’ ou D3M, é um projeto importante para os astrofísicos, pois os auxilia na análise teórica.

Para fazer o D3M funcionar, os pesquisadores usaram uma rede neural profunda para a qual eles alimentaram cerca de 8.000 simulações diferentes de um modelo altamente preciso. 

As redes neurais são ótimas, pois não são apenas altamente precisas, mas também são bastante adaptáveis ​​e imitam o cérebro humano. Mas elas precisam ser treinadas com um extenso conjunto de dados para fazê-las funcionar adequadamente. 

Além disso, os pesquisadores também realizaram simulações de um “universo em forma de caixa com 600 milhões de anos-luz de diâmetro” e compararam seus resultados com modelos lentos e rápidos, nos quais a D3M apresentou um desempenho brilhante.

Agora, com a D3M, o que mais chocou os pesquisadores não ficou na precisão, mas sim em simular o universo mesmo quando certos parâmetros foram modificados. 

Parâmetros em que o modelo não foi necessariamente treinado. Por exemplo, foi capaz de simular a região da matéria escura no cosmos, embora não tenha recebido esse tipo de dados de treinamento.

“É como ensinar software de reconhecimento de imagens com muitas fotos de gatos e cachorros, mas ele se torna capaz de reconhecer elefantes. Ninguém sabe como isso acontece, e é um grande mistério a ser resolvido ”, disse Shirley Ho, professora adjunta da Universidade Carnegie Mellon.

O fato de a D3M ser capaz de lidar com “variações de parâmetros” com tanta facilidade, torna-a uma ferramenta muito útil e flexível para os pesquisadores. Os pesquisadores querem explorar ainda mais a modelagem hidrodinâmica e aprofundar o funcionamento interno do modelo.

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