ان فهم واستيعاب التطور الكوني يتطلب جهودا متضافرة ودقيقة لرصد السماء وحسابات سريعة للتنبؤ بالتركيب الكوني. ان حسابات الاجسام المتعددة تعتبر طريقة فعالة للتنبؤ بتكوين بنية الكون رغم ان فيها صعوبة من ناحية الحسابات العددية والرياضية.
لقد استخدم الباحثون طرائق ذكية وذلك من خلال بناء شبكة عصبية حاسوبية عميقة للتنبؤ بالتركيب الكوني وهذه الطريقة تتفوق على الطرق التقليدية التي تعتمد على التقريب التحليلي السريع حيث يتم معرفة واستقراء البيانات بدقة. ان طرق التعلم العميقة التي استخدمت في هذا البحث تعبر بديل ناجح للطريقة التقليدية لتوليد المحاكاة الكونية التقريبية. لقد استخدم الباحثون طرائق التعلم العميق لإنشاء محاكاة ثلاثية الابعاد معقدة لعلم الكونيات.
البحث العلمي والمراجع:
Learning to predict the cosmological structure formation
Siyu He, Yin Li, Yu Feng, Shirley Ho, Siamak Ravanbakhsh, Wei Chen, and Barnabás Póczos
PNAS first published June 24, 2019
https://doi.org/10.1073/pnas.1821458116
Edited by Neta A. Bahcall, Princeton University, Princeton, NJ, and approved May 23, 2019 (received for review December 17, 2018)
Journal Proceedings of the National Academy of Sciences
