WebTech Rodos: Μέχρι πρόσφατα, η μελέτη της δομής του Σύμπαντος απαιτούσε υπερυπολογιστές τεράστιας ισχύος, που κατανάλωναν αμέτρητες ώρες υπολογισμού για να παράγουν αξιόπιστα αποτελέσματα. Όμως μια νέα τεχνολογική εξέλιξη αλλάζει τα δεδομένα: το Effort.jl, ένας πρωτοποριακός emulator που αναπτύχθηκε από διεθνή ομάδα ερευνητών, μπορεί να εκτελεί πολύπλοκες κοσμολογικές προσομοιώσεις σε ελάχιστο χρόνο, χρησιμοποιώντας απλά laptops. Αν η εικόνα ενός γαλαξία φαίνεται εντυπωσιακή, αρκεί να σκεφτεί κανείς ότι στο κοσμικό τοπίο δεν είναι παρά ένα μικροσκοπικό στίγμα. Οι γαλαξίες σχηματίζουν σμήνη, τα σμήνη οργανώνονται σε υπερσμήνη, και όλα αυτά υφαίνονται σε ένα κολοσσιαίο τρισδιάστατο δίκτυο, τον λεγόμενο «κοσμικό ιστό», γεμάτο με τεράστιες κενές περιοχές. Η κατανόηση αυτής της γιγαντιαίας δομής δεν είναι απλή υπόθεση. Επιστήμονες βασίζονται σε θεωρητικά μοντέλα, όπως το EFTofLSS (Effective Field Theory of Large-Scale Structure), τα οποία συνδυάζουν φυσικούς νόμους και αστρονομικές παρατηρήσεις για να περιγράψουν στατιστικά την οργάνωση του Σύμπαντος.
Όμως αυτά τα μοντέλα είναι υπολογιστικά πανάκριβα. Με τις βάσεις δεδομένων να αυξάνονται εκθετικά χάρη σε προγράμματα όπως το DESI και το Euclid, η ανάγκη για πιο ευέλικτα εργαλεία γίνεται επιτακτική. Εδώ μπαίνουν στο παιχνίδι οι emulators: λογισμικά που «μιμούνται» τα θεωρητικά μοντέλα, μειώνοντας δραστικά τον χρόνο υπολογισμού χωρίς να θυσιάζουν την ακρίβεια. Το Effort.jl είναι το πιο πρόσφατο και εντυπωσιακό παράδειγμα αυτής της προσέγγισης. Σύμφωνα με τη μελέτη που δημοσιεύτηκε στο Journal of Cosmology and Astroparticle Physics (JCAP), το Effort.jl καταφέρνει να παράγει αποτελέσματα εξίσου αξιόπιστα με εκείνα του EFTofLSS, και μάλιστα μερικές φορές σε ακόμα μεγαλύτερη λεπτομέρεια. Εκεί όπου οι υπερυπολογιστές χρειάζονται ώρες ή και ημέρες, το νέο εργαλείο δίνει απαντήσεις σε λίγα μόλις λεπτά σε ένα απλό laptop. Η ομάδα πίσω από το Effort.jl περιλαμβάνει ερευνητές από το INAF στην Ιταλία, το University of Parma και το University of Waterloo στον Καναδά. Ο Marco Bonici, πρώτος συγγραφέας της μελέτης, εξηγεί με ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα: Αν θέλουμε να μελετήσουμε ένα ποτήρι νερό σε επίπεδο ατόμων, οι υπολογισμοί εκτινάσσονται σε τεράστια μεγέθη. Αν όμως κωδικοποιήσουμε κάποιες μικροσκοπικές ιδιότητες και παρακολουθήσουμε πώς επηρεάζουν τη ροή του νερού σε μακροσκοπικό επίπεδο, τότε μπορούμε να περιγράψουμε το σύστημα με πολύ λιγότερη υπολογιστική ισχύ. Αυτό ακριβώς κάνει το EFTofLSS, και με τη σειρά του μιμείται το Effort.jl. Το μυστικό της επιτυχίας του εργαλείου βρίσκεται στη χρήση νευρωνικών δικτύων, τα οποία εκπαιδεύονται πάνω σε δεδομένα που έχουν ήδη παραχθεί από τα θεωρητικά μοντέλα. Το καινοτόμο στοιχείο είναι ότι το Effort.jl δεν ξεκινά από το μηδέν: ενσωματώνει στη μαθησιακή διαδικασία γνώσεις που ήδη διαθέτουν οι επιστήμονες σχετικά με το πώς αλλάζουν οι προβλέψεις όταν τροποποιούνται οι παράμετροι. Επίσης αξιοποιεί τις λεγόμενες κλίσεις (gradients), δηλαδή τις μικρές διαφοροποιήσεις που δείχνουν προς ποια κατεύθυνση και σε ποιο μέγεθος αλλάζει ένα αποτέλεσμα αν πειράξουμε μια παράμετρο. Έτσι, χρειάζεται λιγότερα παραδείγματα εκπαίδευσης, μειώνοντας το κόστος και επιτρέποντας τη χρήση ακόμα και σε υπολογιστές χαμηλής ισχύος. Ένα βασικό ερώτημα που τίθεται είναι: μπορεί ένα τέτοιο εργαλείο να δώσει πραγματικά αξιόπιστες απαντήσεις; Η μελέτη απαντά θετικά. Τα αποτελέσματα του Effort.jl συγκρίθηκαν τόσο με συνθετικά δεδομένα όσο και με πραγματικές παρατηρήσεις, δείχνοντας σχεδόν ταυτόσημη ακρίβεια με το πρωτότυπο μοντέλο. Μάλιστα, σε ορισμένες περιπτώσεις το εργαλείο μπόρεσε να συμπεριλάβει στοιχεία που συνήθως παραλείπονται στις κλασικές προσομοιώσεις για λόγους ταχύτητας. Αυτό σημαίνει ότι το Effort.jl δεν είναι απλώς ένα γρήγορο «υποκατάστατο», αλλά ένα εργαλείο που μπορεί να εμπλουτίσει την ανάλυση, καθιστώντας εφικτή την εξέταση πιο εκτεταμένων σεναρίων. Με τα επόμενα χρόνια να φέρνουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων από projects όπως το DESI και το Euclid, η ύπαρξη εργαλείων σαν το Effort.jl θεωρείται καθοριστική. Χάρη στην ταχύτητα και την ακρίβειά του, οι ερευνητές θα μπορούν να εξετάζουν υποθέσεις που μέχρι τώρα ήταν πρακτικά αδύνατες λόγω υπολογιστικών περιορισμών. [via]
πηγή: techblog.gr
