Universo. El conjunto total del espacio y del tiempo, de todas las formas de materia y energía, incluidos los planetas, las estrellas y las galaxias. Simularlo, aunque sea en porciones, es una tarea compleja. Los científicos suelen utilizar superordenadores para sus estudios, una solución costosa que no está al alcance de todos. Ahora, un grupo de investigadores Universidad de Carnegie Mellon asegura haber descubierto un método para crear modelos precisos del cosmos. Tan solo requieren una unidad de procesamiento gráfico (GPU) y, por supuesto, el potencial de la inteligencia artificial.
Los investigadores utilizan las simulaciones para predecir cómo sería el universo en diversos escenarios. Por ejemplo, para calcular cuánta materia oscura hay o de qué manera se va expandiendo el cosmos. Hasta el momento, se podían crear modelos de pequeñas áreas del universo en alta resolución; o volúmenes más grandes a baja resolución, siempre dependiendo de una enorme capacidad de procesamiento. Ahora, gracias a la inteligencia artificial, es posible simular el cosmos de una manera mucho más rápida y barata.
Según explica el comunicado de la Universidad Carnegie Mellon, en lugar de enseñarle a la inteligencia artificial a simular el universo de forma procedural, el equipo de investigadores creó un código que puede tomar como base modelos de baja resolución y generar simulaciones de super alta resolución.
Una nueva era para los estudios cosmológicos
"Las simulaciones cosmológicas deben cubrir un gran volumen de estudios del cosmos, al tiempo que requieren alta resolución para resolver la física de formación de galaxias a pequeña escala, lo que implica enormes desafíos computacionales. Nuestra técnica puede usarse como una herramienta poderosa y prometedora para combinar esos dos requisitos simultáneamente, modelando la física de formación de galaxias a pequeña escala en grandes volúmenes cosmológicos".
Yueying Ni, entrenador del modelo de inteligencia artificial
De esta forma, el nuevo modelo abre la puerta a que los científicos simulen enormes áreas del universo de una forma rápida y precisa. Por ejemplo, para regiones de unos 500 millones de años luz de diámetro, los modelos actuales tardarían unas 560 horas en producir una simulación de alta resolución en una GPU. Con el nuevo enfoque, basado en las redes neuronales generativas adversarias (GANs), los investigadores solo necesitan 36 minutos.
Una región 1.000 veces más grande, que con el modelo anterior tardaría meses, se resolvería en tan solo 16 horas en una GPU. "Nuestro programa del Instituto de Planificación de IA está trabajando para impulsar la inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento. Este nuevo resultado es un buen ejemplo de cómo la IA está transformando la cosmología", dice James Shank, director de programa de la División de Física de la NSF.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial que simula el universo?
Lograr que un hardware miles de veces inferior al de un supercomputador dedicado pueda brindar resultados equivalentes o superiores es una obra maestra de la ciencia. El enfoque utilizado por los investigadores, el de las redes generativas adversarias, enfrenta a dos redes neuronales entre sí. Una red toma simulaciones de baja resolución del universo y las usa para generar modelos de alta resolución. La otra red intenta diferenciar esas simulaciones de las realizadas por métodos convencionales.
Con el paso del tiempo, ambas redes neuronales mejoran hasta que, en última instancia, se crean las simulaciones. No obstante, se trata de resultados que no capturan todo. Debido a que se centran en la materia oscura y la gravedad, fenómenos como las supernovas, agujeros negros y formación de estrellas quedaron fuera del modelo. Los investigadores confían en que con el futuro se podrán mejorar las simulaciones e incluir a los fenómenos omitidos.