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.
Иллюстрация: Sora
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.
