（原标题：大到星系，小到原子，AI仿真器将仿真速度提升数十亿倍）科技日报北京2月18日电 即用于目前为止最慢的超级计算机，仿真简单自然现象也要花费数小时。而据美国《科学》网站17日报导，作为一种超强较慢仿真的算法，人工智能（AI）仿真器获取了一条“捷径”——基于神经网络的AI可以很更容易地分解准确的仿真器，从而将所有科学领域的建模加快数十亿倍。对于极为简单的自然现象，例如亚原子粒子如何相互作用，以及大气雾如何影响气候等等，即使利用人类享有的最低性能超级计算机，建模也有可能要花费几个小时。
然而，基于机器学习的人工智能仿真器则跳过了传统的繁复，利用原始仿真的输出和输入，能找寻模式并自学猜测新的输出将对仿真产生什么影响，而无论要建模的是原子、大气还是星系，都可以构建大幅度加快。牛津大学物理学家穆罕默德·卡西姆领导了此次研究，该技术被称作深度仿真器网络搜寻（DENSE），依赖斯坦福大学计算机科学家研发的一种标准化神经结构搜寻。它在网络的输出和输入之间随机放入计算出来层，用受限的数据测试和训练分解的线路。
如果加到的计算出来层可以提升性能，那么它还可更进一步被应用于在未来仿真器中，通过反复这个过程不断改进。在展出中，研究人员用于DENSE技术开发了10个仿真器，网卓新闻网，分别用作物理、天文、地质和气候科学领域。
DENSE仿真器展现出极为出众——速度比其他模拟器慢10万到20亿倍。这些仿真器十分准确，其中天文仿真器的结果与全仿真的一致性多达99.9%，在这10次仿真中，神经网络仿真器比传统仿真器要好得多。劳伦斯·利弗莫尔国家实验室展开气候仿真的科学家唐纳德·卢卡斯并没参予研究，但他回应，神经网络仿真器的自动创立要比他们科学家团队设计和训练的模拟器好得多，还可以协助科学家在实验设施中充分利用自己的时间，未来其很有可能将很大地转变科学进程。
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