Los investigadores crearon una técnica de superresolución para simulaciones cosmológicas utilizando redes neuronales. Reduce considerablemente el tiempo de computación requerido y le permite simular grandes volúmenes del Universo en alta resolución en una simple tarjeta de video.
Para descubrir los secretos deUniverso, como materia oscura o elenergía oscura, los investigadores trabajan a partir de simulaciones cosmológicas. El problema es que los métodos actuales los obligan a elegir entre una simulación de alta resolución de un pequeño volumen de espacio o calcular una gran área del Universo con una resolución mucho menor.
En un artículo publicado en la revista procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias, investigadores de la Universidad Carnegie-Mellon en Estados Unidos, describen cómo descubrieron una técnica para acelerar simulaciones utilizando inteligencia artificial. Recurrieron a Redes neuronales antagonistas generativo (GAN) para desarrollar una forma de superresolución, similar a laescalar utilizado en televisores para mejorar la calidad de vídeo de baja definición. Una de las redes parte de una simulación de baja resolución y debe inventar sus propias técnicas para multiplicar la resolución por 512. La segunda red adivina si fue creada usando una técnica nueva o el método clásico. El bucle continúa hasta que los dos se vuelven indistinguibles.
Desde varios meses en una supercomputadora hasta unas pocas horas en una tarjeta de video
Esta nueva técnica reduce considerablemente el tiempo de cálculo requerido. En un área de 500 millones de años luz, una simulación con 134 millones de partículas requiere solo 36 minutos, frente a las 560 horas con una técnica convencional. Multiplique por mil, o 134 mil millones de partículas, y le llevará 16 horas con una tarjeta gráfica, en comparación con varios meses en una supercomputadora con los métodos actuales.
Los investigadores utilizan este tipo de simulaciones para probar hipótesis, luego use un telescopio para verificar que los resultados sean correctos. Este avance los hará mucho más accesibles. Sin embargo, este método tiene limitaciones, ya que no tiene en cuenta los efectos de la formación de estrellas, supernovas donde el agujeros negros. Los investigadores planean incluir estos fenómenos en futuras versiones.
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