Как учёные применяют ИИ для изучения Галактики
Можно ли в обозримом будущем построить машину, которая с помощью биотехнологий сможет открывать законы физики или математики, недоступные пониманию умнейших людей? Будет ли будущее науки обязательно зависеть от машин, работающих на таком уровне, которого мы никогда не сможем достичь? В кратком конспекте немного поговорим об этом. Статья с Дзен канала АНО Систематика.
Научный журналист Дэн Фок рассказывает об эксперименте Шавински и его коллег в технической школе Цюриха Денниса Терпа и Цэ Джана, результаты которого были опубликованы в журнале Astronomy & Astrophysics. Эти учёные использовали обобщённое моделирование, чтобы узнать, какие физические изменения претерпевают галактики с течением времени.
Модель, которую они использовали, создавала искусственные данные для проверки той или иной гипотезы. Например, учёные применили программу, чтобы узнать, как резкое снижение скорости образования новых звёзд связано с растущей плотностью галактики.
Главное было — понять, как много информации можно получить о процессах, происходящих в звёздах и галактиках, на основе одних только имеющихся данных.
Учёные взяли изображения галактик, находящихся в среде с низкой плотностью, и посмотрели, как бы они выглядели в высокой плотности. В итоге исследователи обнаружили, что при переходе из низкой плотности в высокую галактики становятся более красного цвета, а звёзды внутри них собираются ближе к их центру. Такие данные были получены и при наблюдении за галактиками. Но Шавински хотел знать причину этого.
И здесь необходимо вмешательство человека: надо было подумать, что могло таким образом повлиять на состояние галактики. Шавински выдвинул две гипотезы: увеличение количества пыли или замедление образования новых звёзд могло придавать галактикам красноватый цвет в среде высокой плотности.
Для проверки этих гипотез использовали обобщённое моделирование. Изменили потенциальное запыленное пространство и скорость образования звезд, чтобы увидеть, как изменится цвет галактики.
В конце эксперимента учёные ясно увидели, что более насыщенным красным цветом обладали галактики, в которых снизилась скорость образования новых звёзд, а не те, в которых изменилась запыленность. Поэтому предпочтение отдали теории, связывающей плотность среды галактики и скорость образования звёзд.
Вот как сам Шавински объясняет разницу между обычным и обобщённым моделированием.
Обычное моделирование. Кажется, я знаю, какими физическими законами это можно объяснить. Знаю, как образуются звёзды, как ведёт себя тёмная материя и прочее. Я загружу все свои теории в одну базу и запущу программу моделирования. А затем спрошу себя, похоже ли это на правду.
Обобщённое моделирование. В некотором смысле оно противоположно обычному. Мы ничего не знаем; ничего не хотим допускать. Мы хотим, чтобы данные сами сказали нам, в чём дело.
Фок объясняет, что применение обобщённого моделирования не приведёт к исчезновению учёных. Однако к искусственным системам следует относиться не просто как к инструментам обработки данных, а как к инструментам, которые автоматизируют научную деятельность.
Я думаю, что мы как сообщество начинаем использовать данные более технологично. Но многие труды учёных всё ещё основаны на простых наблюдениях.
Отправить ответ