एक छोटे से मशीन लर्निंग जादू का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिक अब पारंपरिक तरीकों के हज़ारवें हिस्से में विशाल और जटिल ब्रह्मांडों का मॉडल बना सकते हैं। नया दृष्टिकोण उच्च-रिज़ॉल्यूशन कॉस्मोलॉजिकल सिमुलेशन के एक नए युग की शुरुआत करने में मदद करेगा।
न्यू यॉर्क में फ्लैटिरॉन इंस्टीट्यूट में एक खगोल वैज्ञानिक यिन ली और उनके सहयोगियों द्वारा विकसित नई विधि, अंतरिक्ष के एक छोटे से क्षेत्र के निम्न और उच्च-रिज़ॉल्यूशन मॉडल दोनों के साथ एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रदान करती है। एल्गोरिथ्म सिखाता है कि उच्च-रिज़ॉल्यूशन संस्करणों में पाए गए विवरणों से मिलान करने के लिए कम-रिज़ॉल्यूशन मॉडल को कैसे स्केल किया जाए। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, कोड पूर्ण पैमाने पर, कम-रिज़ॉल्यूशन मॉडल ले सकता है और अल्ट्रा-हाई-रिज़ॉल्यूशन सिमुलेशन उत्पन्न कर सकता है जिसमें 512 गुना अधिक कण होते हैं।
यह स्केलिंग महत्वपूर्ण समय बचत प्रदान करती है। ब्रह्मांड के लगभग 500 मिलियन प्रकाश-वर्ष के एक क्षेत्र के लिए, जिसमें 134 मिलियन कण होते हैं, मौजूदा विधियों में एकल प्रसंस्करण कोर का उपयोग करके उच्च-रिज़ॉल्यूशन सिमुलेशन को पूरा करने में 560 घंटे लगते हैं। वैज्ञानिकों का कहना है कि नए तरीके से इसे पूरा करने में सिर्फ 36 मिनट का समय लगता है। सिमुलेशन में और अधिक कण जोड़े जाने पर परिणाम और भी प्रभावशाली थे। ब्रह्मांड के लिए, जो 1000 गुना बड़ा है और इसमें 134 बिलियन कण हैं, शोधकर्ताओं की नई विधि में एक जीपीयू पर 16 घंटे लगे।
यह भी दिलचस्प:
- ब्रह्मांड में पहले कणों को फिर से बनाया गया है। स्पॉयलर अलर्ट: वे अजीब लग रहे हैं
- एक नया अध्ययन हमारे ब्रह्मांड के 70% हिस्से की संरचना के बारे में संदेह पैदा करता है
विशेषज्ञों के मुताबिक, ब्रह्माण्ड संबंधी सिमुलेशन करने के लिए आवश्यक समय को कम करने से "संख्यात्मक ब्रह्माण्ड विज्ञान और खगोल भौतिकी में महत्वपूर्ण प्रगति सुनिश्चित हो सकती है। ब्रह्माण्ड संबंधी सिमुलेशन ब्रह्मांड के इतिहास को वापस सभी आकाशगंगाओं और उनके ब्लैक होल के गठन का पता लगाते हैं।"
अब तक, नए मॉडल केवल डार्क मैटर और ग्रेविटी पर विचार करते थे। हालांकि यह एक अतिसरलीकरण की तरह लग सकता है, गुरुत्वाकर्षण निश्चित रूप से बड़े पैमाने पर ब्रह्मांड में प्रमुख बल है, और डार्क मैटर ब्रह्मांड में सभी "पदार्थ" का 85% हिस्सा बनाता है। सिमुलेशन में कण वास्तविक डार्क मैटर कण नहीं हैं, बल्कि इसके बजाय ट्रैकर्स के रूप में उपयोग किया जाता है ताकि यह दिखाया जा सके कि ब्रह्मांड के माध्यम से डार्क मैटर के कण कैसे चलते हैं।
सिमुलेशन सब कुछ कैप्चर नहीं करता है, क्योंकि यह केवल डार्क मैटर और ग्रेविटी पर केंद्रित है, छोटे पैमाने की घटनाएं जैसे स्टार गठन, सुपरनोवा और ब्लैक होल के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखा जाता है। शोधकर्ता इस तरह की घटनाओं के लिए जिम्मेदार बलों को शामिल करने के लिए अपने तरीकों का विस्तार करने की योजना बना रहे हैं और सटीकता में सुधार के लिए पारंपरिक सिमुलेशन के साथ-साथ अपने तंत्रिका नेटवर्क को मक्खी पर चलाते हैं।
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