即使用最快的超級計(jì)算機(jī)模擬復(fù)雜的自然現(xiàn)象也要花上幾個小時(shí)，如大氣霧霾如何影響氣候。而作為一種能夠快速模擬的算法，基于人工智能技術(shù)的仿真程序無疑提供了一條捷徑。一項(xiàng)日前發(fā)表在預(yù)印本服務(wù)器arXiv上的研究表明，通過人工智能技術(shù)，計(jì)算機(jī)可以很容易地生成精確的仿真程序，將所有科學(xué)領(lǐng)域的仿真實(shí)驗(yàn)加速數(shù)十億倍。但是，這一研究尚未通過同行評審。

“這是一件大事?！蔽磪⑴c該研究的美國勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)氣候模擬的Donald Lucas說，新系統(tǒng)自動創(chuàng)建的仿真程序比他的團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的模擬器更好、更快。新的仿真程序可以用來改進(jìn)它們所模擬的模型，并幫助科學(xué)家充分利用實(shí)驗(yàn)設(shè)施。Lucas表示，如果這項(xiàng)工作經(jīng)得起同行的審查，“將在很大程度上改變一些事情”。

《科學(xué)》報(bào)道稱，一個典型的計(jì)算機(jī)模擬程序一般會隨時(shí)計(jì)算物理作用力如何影響原子、云團(tuán)乃至星系。仿真程序基于一種被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)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(guī)律，并學(xué)習(xí)推測對新的輸入進(jìn)行怎樣的處理。

新的仿真程序的設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要的模擬訓(xùn)練很少。通過一種被稱為神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索的技術(shù)，這一程序可以識別出給定任務(wù)中數(shù)據(jù)效率最高的連接模式。

這種技術(shù)被稱為深度仿真程序網(wǎng)絡(luò)搜索（DENSE），它依賴于美國斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Melody Guan開發(fā)的一種通用神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。它在網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出之間隨機(jī)插入計(jì)算層，用有限的數(shù)據(jù)測試和訓(xùn)練生成結(jié)果。如果添加的計(jì)算層可以提高性能，那么它很可能被選用在未來的仿真程序變化中，而重復(fù)這個過程可以改進(jìn)現(xiàn)有的仿真程序。

Guan說，“非常興奮”看到她的工作被用于“科學(xué)發(fā)現(xiàn)”。領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的英國牛津大學(xué)物理學(xué)家Muhammad Kasim表示，其團(tuán)隊(duì)的研究是以Guan的研究為基礎(chǔ)進(jìn)行的，因?yàn)樗胶饬藴?zhǔn)確性和效率。

研究人員使用DENSE技術(shù)開發(fā)了10個仿真程序，分別用于物理、天文、地質(zhì)和氣候科學(xué)等領(lǐng)域。DENSE的仿真程序表現(xiàn)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(lǐng)域仿真程序的結(jié)果與全模擬的一致性超過99.9%，在10次模擬中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真程序比傳統(tǒng)仿真程序要好得多。

Kasim說，DENSE技術(shù)甚至可以使研究人員實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，從而節(jié)省時(shí)間?！癉ENSE仿真程序可以足夠快地解釋數(shù)據(jù)，從而修改實(shí)驗(yàn)。希望將來我們可以用它進(jìn)行現(xiàn)場分析?！?/p>