- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Исследователи из Калифорнийского университета в Риверсайде представили GokuNEmu — нейросетевой эмулятор, который с беспрецедентной точностью и скоростью воспроизводит, как в течение миллиардов лет развивалась структура Вселенной. Он рассчитан на работу в рамках не только стандартной космологической модели ΛCDM, но и более сложных сценариев, включая тёмную энергию с переменными параметрами, массивные нейтрино и другие ответвления.
Для обучения нейросети использовались тысячи компьютерных симуляций эволюции структуры Вселенной. GokuNEmu предсказывает результат с точностью около 0,5% и охватывает диапазон масштабов от размеров сверхскоплений до плотных галактических структур. Главное преимущество — скорость: нейросеть делает расчёт в сотни раз быстрее предыдущих моделей.
Разработчики подчёркивают, что такая точность и быстродействие позволяют не просто подгонять модель под наблюдения, но и распутывать сложные взаимосвязи между космологическими параметрами. Например, нейросеть помогает отделить влияние массы нейтрино от свойств тёмной энергии — две величины, которые часто «маскируют» друг друга в данных. Это особенно важно, потому что небольшие изменения этих параметров могут существенно повлиять на выводы о судьбе Вселенной.
В отличие от большинства существующих инструментов, GokuNEmu охватывает сразу десять космологических параметров. Это позволяет использовать нейросеть в будущих обзорах новых телескопов, таких как LSST, Euclid, Roman Space Telescope и китайский орбитальный телескоп CSST, и анализировать сценарии развития Вселенной, недоступные предыдущим моделям. Особенно ценно, что новая модель помогает проверять выводы о тёмной энергии, полученные с помощью новейших космологических наблюдений — в частности, проекта DESI, который изучает, как ускоряется расширение Вселенной.
Источник [2]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/news/425073
Ссылки в тексте:
[1] Image: #
[2] Источник: https://www.ixbt.com/news/2025/07/13/gokunemu-10-13-8.html
Нажмите здесь для печати.