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人工智能“捷徑”或將大幅提高模擬速度

2020-02-14 中國科學报
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  即使用最快的超級計算機模擬複雜的自然現象也要花上幾個小時,如大氣霧霾如何影響氣候。而作爲一種能夠快速模擬的算法,基于人工智能技術的仿真程序無疑提供了一條捷徑。一項日前發表在預印本服務器arXiv上的研究表明,通過人工智能技術,計算機可以很容易地生成精確的仿真程序,將所有科學領域的仿真實驗加速數十億倍。但是,這一研究尚未通過同行評審。

  “这是一件大事。”未参与该研究的美国劳伦斯利弗莫尔國家實驗室负责气候模拟的Donald Lucas说,新系统自动创建的仿真程序比他的团队设计和训练的模拟器更好、更快。新的仿真程序可以用来改进它们所模拟的模型,并帮助科学家充分利用实验设施。Lucas表示,如果这项工作经得起同行的审查,“将在很大程度上改变一些事情”。

  《科學》報道稱,一個典型的計算機模擬程序一般會隨時計算物理作用力如何影響原子、雲團乃至星系。仿真程序基于一種被稱爲機器學習的人工智能算法。有了完整模擬的輸入和輸出,仿真程序會尋找規律,並學習推測對新的輸入進行怎樣的處理。

  新的仿真程序的設計基于神經網絡,需要的模擬訓練很少。通過一種被稱爲神經結構搜索的技術,這一程序可以識別出給定任務中數據效率最高的連接模式。

  这种技术被称为深度仿真程序网络搜索(DENSE),它依赖于美国斯坦福大学计算机科学家Melody Guan开发的一种通用神经结构搜索。它在网络的输入和输出之间随机插入计算层,用有限的数据测试和训练生成结果。如果添加的计算层可以提高性能,那么它很可能被选用在未来的仿真程序变化中,而重复这个过程可以改进现有的仿真程序。

  Guan说,“非常兴奋”看到她的工作被用于“科学发现”。领导这项研究的英国牛津大学物理学家Muhammad Kasim表示,其团队的研究是以Guan的研究为基础进行的,因为它平衡了准确性和效率。

  研究人員使用DENSE技術開發了10個仿真程序,分別用于物理、天文、地質和氣候科學等領域。DENSE的仿真程序表現出色,其速度比其他模擬器快10萬到20億倍。而且,這些仿真程序非常精確:天文領域仿真程序的結果與全模擬的一致性超過99.9%,在10次模擬中,神經網絡仿真程序比傳統仿真程序要好得多。

  Kasim說,DENSE技術甚至可以使研究人員實時分析數據,從而節省時間。“DENSE仿真程序可以足夠快地解釋數據,從而修改實驗。希望將來我們可以用它進行現場分析。”

打印 責任編輯:侯茜

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