Zihinsel bükme hesaplamaları, üç Isaac cismin birbirlerinin etrafında yörüngede bulunduğunu tahmin etmek için gerekliydi. Sir Isaac Newton'dan bu yana fizikçileri şaşırttı. Şimdi yapay zeka (A.I.), sorunu önceki yaklaşımların gerektirdiği zamanın bir kısmında çözebileceğini göstermiştir.
Sorunu 17. yüzyılda ilk formüle eden Newton'du, ancak sorunu çözmek için basit bir yol bulmak inanılmaz derecede zor oldu. Gezegenler, yıldızlar ve aylar gibi üç göksel nesne arasındaki yerçekimi etkileşimleri, karmaşık ve her bir vücudun başlangıç pozisyonlarına son derece duyarlı olan kaotik bir sistemle sonuçlanır.
Bu sorunların çözümünde mevcut yaklaşımlar, hesaplamaları tamamlamak haftalar hatta aylar alabilen yazılımları içermektedir. Bu yüzden araştırmacılar sinir ağının - A.I'yi tanıyan bir model olup olmadığını görmeye karar verdiler. beynin nasıl çalıştığını gevşek bir şekilde taklit eden - daha iyisini yapabilirdi.
Yaptıkları algoritma, Brutus olarak bilinen en gelişmiş yazılım programından 100 milyon kat daha hızlı doğru çözümler sağladı. Cambridge Üniversitesi'nde bir biyoistatist olan Chris Foley ve arXiv veritabanına bir makalenin ortak yazarı olan Chris Foley, bunun yıldız kümelerinin davranışı ve evrenin daha geniş bir evrimi gibi şeyleri anlamaya çalışan gökbilimciler için çok değerli olduğunu kanıtladı. hakemlik yapmak.
"Bu sinir ağı, eğer iyi bir iş çıkarsa, bize benzeri görülmemiş bir zaman diliminde çözümler sunabilmelidir." “Böylece yerçekimi dalgalarının nasıl oluştuğu gibi çok daha derin sorularla ilerleme kaydetmeyi düşünmeye başlayabiliriz.”
Sinir ağları, tahmin yapmadan önce veri beslenerek eğitilmelidir. Bu yüzden araştırmacılar, üç beden problemlerini çözme konusunda mevcut lider Brutus'u kullanarak 9.900 basitleştirilmiş üç beden senaryosu oluşturmak zorunda kaldılar.
Daha sonra sinir ağının 5.000 görünmeyen senaryonun evrimini ne kadar iyi tahmin edebileceğini test ettiler ve sonuçlarını Brutus'la yakından eşleştirdiler. Bununla birlikte, A.I. tabanlı program yaklaşık 2 dakikaya kıyasla ortalama saniyenin sadece bir kısmında problemleri çözdü.
Brutus gibi programların bu kadar yavaş olmasının nedeni, problemi kaba kuvvetle çözmeleri, diyor Foley, gök cisimlerinin yörüngelerinin her küçük adımı için hesaplamalar yapıyor. Öte yandan sinir ağı, sadece hesaplamaların ürettiği hareketlere bakar ve gelecekteki senaryoların nasıl oynayacağını tahmin etmeye yardımcı olabilecek bir model çıkarır.
Foley, bunun, sistemi büyütmek için bir sorun yarattığını söyledi. Mevcut algoritma bir kavram kanıtıdır ve basitleştirilmiş senaryolardan öğrenilmiştir, ancak daha karmaşık olanları eğitmek veya hatta beşten dördüne dahil olan vücut sayısını arttırmak, Brutus ile ilgili verileri son derece zaman ayırabilmenizi gerektirir. tüketen ve pahalı.
"Fevkalade performans gösteren bir sinir ağını eğitebilme yeteneğimiz ile onu eğitmek için gerçekte veri türetme becerimiz arasında bir etkileşim var." Dedi. "Yani burada bir darboğaz var."
Bu problemin bir yolu, araştırmacıların Brutus gibi programlar kullanılarak üretilen ortak bir veri havuzu oluşturması olacaktır. Ancak ilk olarak, verilerin tutarlı bir standart ve formatta olmasını sağlamak için standart protokollerin oluşturulmasını gerektirecektir, dedi Foley.
Foley, sinir ağıyla da uğraşmak için hala birkaç sorun olduğunu söyledi. Sadece belirli bir süre boyunca çalışabilir, ancak belirli bir senaryonun ne kadar sürede tamamlanacağını önceden bilmek mümkün değildir, böylece problem çözülmeden algoritmanın buharı bitebilir.
Foley, araştırmacıların sinir ağını tek başına çalışmayı öngörmediğini söyledi. Brutus gibi bir programın, alt yapının çoğunu nöral ağ ile yapması ve simülasyonun sadece yazılımı çökerten daha karmaşık hesaplamaları içeren kısımlarını alarak en iyi çözüm olacağını düşünüyorlar.
"Bu melezi yaratıyorsun," dedi Foley. "Brutus her sıkıştığında, sinir ağını kullanırsınız ve onu öne çıkarırsınız. Ve sonra Brutus'un takılıp takılmadığını değerlendirirsiniz."
