아이작 뉴턴 경 이후 세 명의 천체가 서로를 공전하는 물리학 자들을 어떻게 당황하게했는지 예측하기 위해 마음을 구부리는 계산이 필요했습니다. 인공 지능 (A.I.)은 이전 접근 방식에 필요한 시간의 일부만으로 문제를 해결할 수 있음을 보여주었습니다.
뉴턴은 17 세기에 문제를 공식화 한 최초의 인물이지만,이를 해결하는 간단한 방법을 찾는 것은 매우 어려운 것으로 판명되었습니다. 행성, 별, 달과 같은 3 개의 천체 사이의 중력 상호 작용은 혼란스럽고 혼란스러운 시스템을 만들어냅니다.
이러한 문제를 해결하기위한 현재 접근 방식에는 계산을 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수있는 소프트웨어를 사용하는 것이 포함됩니다. 그래서 연구원들은 신경망이 인공 지능을 인식하는 패턴인지 확인하기로 결정했습니다. 뇌가 작동하는 방식을 느슨하게 모방합니다-더 잘할 수 있습니다.
이들이 구축 한 알고리즘은 Brutus로 알려진 최신 소프트웨어 프로그램보다 최대 1 억 배 빠른 정확한 솔루션을 제공했습니다. 케임브리지 대학의 생물 통계 학자이자 arXiv 데이터베이스의 논문을 공동 저자 인 Chris Foley는 말했다. 동료 검토를 받아야합니다.
"이 신경망은 잘 작동한다면 전례없는 시간 내에 솔루션을 제공 할 수 있어야한다"고 Live Science는 말했다. "그래서 우리는 중력파가 어떻게 형성되는지와 같이 훨씬 더 심오한 질문으로 진보하는 것에 대해 생각할 수 있습니다."
신경망은 예측을하기 전에 데이터를 공급 받아 훈련을 받아야합니다. 따라서 연구원들은 3 인체 문제를 해결할 때 현재의 리더 인 Brutus를 사용하여 9,900 개의 단순화 된 3 인체 시나리오를 생성해야했습니다.
그런 다음 신경망이 보이지 않는 5,000 개의 시나리오의 진화를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 테스트했으며 그 결과가 Brutus의 결과와 거의 일치 함을 발견했습니다. 그러나 AI 기반 프로그램은 거의 2 분에 비해 평균 1 초에 불과한 문제를 해결했습니다.
브루투스 (Brutus)와 같은 프로그램이 너무 느린 이유는 그들이 천체의 궤적의 작은 단계마다 계산을 수행하는 무차별적인 힘으로 문제를 해결하기 때문이다. 반면 신경망은 단순히 계산에서 생성되는 움직임을보고 미래 시나리오가 어떻게 진행 될지 예측하는 데 도움이되는 패턴을 추론합니다.
그러나 그것은 시스템 확장에 문제가 있다고 Foley는 말했다. 현재 알고리즘은 개념 증명이며 단순화 된 시나리오를 통해 학습되지만보다 복잡한 시나리오에 대한 교육 또는 5 개 중 4 개에 관련된 신체 수를 늘리려면 Brutus에서 데이터를 생성해야합니다. 소비하고 비싸다.
"환상적인 신경망을 훈련시키는 능력과 그것을 훈련시킬 데이터를 실제로 도출하는 능력 사이에는 상호 작용이있다"고 그는 말했다. "따라서 병목 현상이 발생했습니다."
이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 연구원이 Brutus와 같은 프로그램을 사용하여 생성 된 공통 데이터 저장소를 만드는 것입니다. 그러나 우선 데이터가 모두 일관된 표준 및 형식이되도록 표준 프로토콜을 만들어야한다고 Foley는 말했다.
폴리는 신경망을 통해서도 해결해야 할 몇 가지 문제가 여전히 있다고 말했다. 정해진 시간 동안 만 실행될 수 있지만 특정 시나리오를 완료하는 데 걸리는 시간을 미리 알 수 없으므로 문제가 해결되기 전에 알고리즘이 부족할 수 있습니다.
그러나 연구원들은 신경망이 분리되어 작동하는 것을 상상하지는 않는다고 Foley는 말했다. 그들은 Brutus와 같은 프로그램이 신경망으로 대부분의 레거시를 수행하고 소프트웨어를 멈출 수있는 더 복잡한 계산을 포함하는 시뮬레이션의 일부만을 취하는 것이 최선의 해결책이라고 생각합니다.
폴리는“이 하이브리드를 만든다”고 말했다. "Brutus가 멈출 때마다 신경망을 사용하여 앞으로 이동합니다. 그리고 Brutus가 막히지 않았는지 여부를 평가합니다."
