Criadores de inteligência artificial ficam surpresos quando ela simula seu próprio universo

Em feito inédito, cientistas usaram inteligência artificial para criar simulações tridimensionais complexas do Universo. O que foi chamado de Deep Density Displacemnet Model, ou D³M. A inteligência artificial realizou algo insólito de maneira tão rápida que nem mesmo os astrofísicos que a projetaram sabem como isso de fato ocorreu. O que ela faz é simular de modo muito preciso como a gravidade molda o Universo ao longo de seus bilhões de anos. Leva em torno de apenas 30 milissegundos para cada uma das simulações.

Em comparação, outras simulações costumam levar alguns minutos. O que é mais incrível sobre isso é que a D³M aprendeu com as 8 mil simulações de treinamento que a equipe alimentou nela, mas, superando sua capacidade de ajustar parâmetros os quais ela sequer havia sido treinada. A pesquisa completa foi publicada na revista científica PNAS, em inglês.

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

Observar o Universo ao nosso redor pode nos fornecer inúmeras informações a respeito de nossa evolução. Entretanto, ainda existem alguns limites sobre aquilo que podemos ver. E é por isso que essas simulações são tão importantes. Executando simulações que produzem resultados correspondentes ou não as nossas observações, os cientistas podem descobrir cenários prováveis de todo o universo.

No entanto, a complexidade de nosso universo faz com que essas simulações demorem a ocorrer. Um único estudo, por exemplo, poderia implicar em milhares de simulações para que pudéssemos chegar em dados estatísticos úteis. E exatamente nesse ponto que a D³M é tão importante.

Ela foi desenvolvida por uma equipe internacional de astrofísicos computacionais. Ela consegue calcular, ao longo de toda a vida do universo, em torno de 13,8 bilhões de anos, como a gravidade movimenta bilhões de partículas pelo espaço. Só para termos uma noção, caso fossemos simular isso sem a ajuda de um inteligência artificial, uma única simulação altamente precisa poderia levar até 300 horas para ser produzida.

Pensando nisso, a equipe desenvolveu uma rede neural para executar essas simulações e treinou a D³M. E fez isso a alimentando com 8 mil simulações diferentes de um modelo da mais alta precisão já feito até o momento. Depois de pronta, os pesquisadores pediram a D³M para simular um ‘universo em uma caixa com 600 milhões de anos-luz’, aproximadamente, por lado.

Resultados

Para avaliar os resultados, a equipe executou a mesma simulação com dois outros métodos. Um incrivelmente lento e dificultoso e um mais rápido, que levava apenas alguns minutos. Posteriormente comparou-se o resultado de ambos os processos. Como eles já esperavam, o método lento produziu um resultado mais preciso. Já o resultado rápido produziu um erro relativo de 9,3%.

Já a D³M superou todos eles. Realizando simulações em apenas 30 milissegundos e com uma margem de erro relativa de apenas 2,8%. O mais impressionante é que a rede neural pode prever a formação da estrutura do universo, com base em outros parâmetros, que ela ainda não havia recebido treinamento. Até, por exemplo, se a quantidade de matéria escura variou.

Tudo isso mostra que a inteligência artificial pode ter flexibilidade suficiente para realizar diversos tipos de simulações. Porém, antes disso acontecer, os cientistas precisam descobrir como ela consegue fazer isso exatamente.

“Podemos ser um playground interessante para um aprendiz de máquina usar para ver por que esse modelo extrapola tão bem, por que extrapola para elefantes em vez de apenas reconhecer cães e gatos”, disse Ho. “É uma via de mão dupla entre ciência e aprendizado profundo”.

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