Une nouvelle méthode simule l’univers 1000 fois plus vite

Une nouvelle méthode simule l'univers 1000 fois plus vite

Exemples d’images agrandies en basse résolution (LR), haute résolution (HR) et super résolution (SR) d’un segment du cosmos. Crédit: Y. Li et al.

Les cosmologistes adorent les simulations d’univers. Même des modèles couvrant des centaines de millions d’années-lumière peuvent être utiles pour comprendre les aspects fondamentaux de la cosmologie et de l’univers primitif. Il n’y a qu’un seul problème: ils sont extrêmement gourmands en calculs. Une bande de l’univers de 500 millions d’années-lumière pourrait prendre plus de trois semaines à simuler. Maintenant, des scientifiques dirigés par Yin Li à l’Institut Flatiron ont développé un moyen d’exécuter ces modèles cosmiquement énormes 1000 fois plus rapidement. Cette bande de 500 millions d’années-lumière pourrait alors être simulée en 36 minutes.

Les algorithmes plus anciens ont pris tellement de temps en partie à cause d’un compromis. Les modèles existants pourraient soit simuler une très petite tranche très détaillée du cosmos, soit une plus grande tranche vaguement détaillée de celui-ci. Ils pourraient fournir soit une haute résolution, soit une vaste zone à étudier, pas les deux.

Pour surmonter cette dichotomie, le Dr Li s’est tourné vers une technique d’IA appelée réseau antagoniste génératif (GAN). Cet algorithme oppose à nouveau deux algorithmes concurrents, puis itère sur ces algorithmes avec de légères modifications et juge si ces modifications incrémentielles ont amélioré l’algorithme ou non. Finalement, avec suffisamment d’itérations, les deux algorithmes deviennent naturellement beaucoup plus précis par eux-mêmes.

Ce GAN utilisait deux algorithmes aux fins très différentes. L’un d’eux a pris des images basse résolution d’une partie de l’univers et tenté de créer des images haute résolution correspondant à la réalité observée. L’autre algorithme a essayé de dire si un patch donné de l’univers a été créé par le premier algorithme ou créé à l’aide de méthodes plus conventionnelles et intensives en calcul.






Paul Sutter, collaborateur de l’UT, discute de l’arrière-plan de ce que les nouveaux algorithmes tentent de modéliser. Crédit: Chaîne YouTube de Paul Sutter
Une nouvelle méthode simule l'univers 1000 fois plus vite

Images agrandies des différents niveaux de résolution du système. Crédit: Y. Li et al.

Les algorithmes ont mis plus de deux ans à se développer, et même le Dr Li a semblé surpris quand ils « ont soudainement commencé à travailler. Nous avons obtenu de beaux résultats qui correspondaient mieux que prévu. » Le fonctionnement interne de nombreux algorithmes d’IA n’est pas bien compris, même par les personnes qui les ont créés.

Quelle que soit la raison du succès éventuel des algorithmes, ils fournissent désormais des modèles toujours réalistes en une fraction du temps des méthodes traditionnelles. Le Dr Li et ses collègues ne pouvaient même pas dire les simulations créées par leurs propres algorithmes par rapport aux simulations créées par des méthodes plus conventionnelles dans des essais à l’aveugle.

Comme pour la science dans son ensemble, il reste encore beaucoup à faire. À l’heure actuelle, la simulation ne tient compte que de la gravité et de la matière noire. Bien que ceux-ci puissent être les composants les plus importants des structures à grande échelle qui sont au centre de ces algorithmes, d’autres choses telles que la force électromagnétique et la matière normale ont également un impact important sur le cosmos. Le Dr Li et son équipe prévoient de consacrer plus de temps de développement à la modélisation d’événements «plus petits» tels que les supernovae et la formation d’étoiles.

Pour l’instant cependant, leur algorithme peut commencer à fournir de grands modèles haute résolution du cosmos en une fraction du temps. Et les cosmologistes du monde entier ne manqueront pas de les remercier pour cela.


L’apprentissage automatique accélère les simulations cosmologiques


Citation: Une nouvelle méthode simule l’univers 1000 fois plus vite (2021, 11 mai) récupéré le 11 mai 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-05-method-simulates-universe-faster.html

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