“三体问题”使天文学家感到困惑,但人工智能一秒钟就破解了它

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资讯发布 发表于 2019-11-10 22:07:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
“三体题目”使天文学家感到狐疑,但人工智能一秒钟就破解了它

自艾萨克•牛顿时代以来,猜测三个天体如何相互绕转运行所需的令人费解的计算就一直困扰着物理学家。现在人工智能已经表明,它可以在极短时间内解决这个题目。

牛顿是17世纪第一个提出这个题目的人,但究竟证明,找到一个简朴的方法来解决这个题目非常困难。行星、恒星和卫星等三个天体之间的引力相互作用导致了一个混沌体系,它对每个天体的起始位置高度敏感。

现在解决这些题目的方法是使用软件计算,这些软件可能必要数周甚至数月才能完成计算。因此,研究人员决定使用人工神经网络(一种可以大抵模仿大脑工作方式的人工智能的模式),看看它是否能做得更好。

他们建立的算法提供了精确的解决方案,比最先辈的软件程序布鲁特斯快1亿倍。该论文作者剑桥大学的生物统计学家克里斯·弗利说:“这对于天文学家试图相识星团的举动和宇宙更广泛的演化等情况来说,可能是无价的。”这篇论文发表在arXiv预印本服务器上,现在还没有得到同行的评论。

“这个神经网络,假如做得好的话,应该可以或许在亘古未有的时间框架内为我们提供解决方案。因此,我们可以开始思量在更深层次的题目上取得进展,比如引力波是如何形成的。”该论文作者说。

神经网络在举行猜测之前,必须通过输入数据举行训练。因此,研究人员不得不使用解决三体题目的软件程序布鲁特斯天生9900个简化的三体场景。

然后他们测试了神经网络对5000个未知场景的猜测本领,发现其效果与布鲁特斯的效果非常符合。然而,这个基于人工智能的程序只在几秒钟内就解决了这些题目,而布鲁特斯要花费将近2分钟的时间。

“像布鲁特斯如许的程序之所以如此迟钝,是由于它们用暴力算法解决了这个题目,它对天体轨迹的每一个微小步骤都举行了计算。”弗利说,“另一方面,神经网络只是简朴地观察这些计算产生的运动,并推断出一种模式,可以资助猜测未来的情景将如何发展。”

不过这给扩大这个体系带来了一个题目。当前的算法是一个概念证明,并从简化的场景中学习,但在更复杂的场景中训练,数据量将大幅增长。而这些数据必要由布鲁特斯天生,这可能非常耗时和昂贵。

神经网络还有一些题目必要解决。它只能运行一段设定的时间,不可能预先知道某个特定场景必要多长时间才能完成,因此算法可能在题目解决之前就会耗尽能量。


来源:https://www.toutiao.com/a6755793589034287628/
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