
Исследователи из Калифорнийского университета в Риверсайде представили GokuNEmu — нейросетевой эмулятор, который с беспрецедентной точностью и скоростью воспроизводит, как в течение миллиардов лет развивалась структура Вселенной. Он рассчитан на работу в рамках не только стандартной космологической модели ΛCDM, но и более сложных сценариев, включая тёмную энергию с переменными параметрами, массивные нейтрино и другие ответвления.
Для обучения нейросети использовались тысячи компьютерных симуляций эволюции структуры Вселенной. GokuNEmu предсказывает результат с точностью около 0,5% и охватывает диапазон масштабов от размеров сверхскоплений до плотных галактических структур. Главное преимущество — скорость: нейросеть делает расчёт в сотни раз быстрее предыдущих моделей.

Разработчики подчёркивают, что такая точность и быстродействие позволяют не просто подгонять модель под наблюдения, но и распутывать сложные взаимосвязи между космологическими параметрами. Например, нейросеть помогает отделить влияние массы нейтрино от свойств тёмной энергии — две величины, которые часто «маскируют» друг друга в данных. Это особенно важно, потому что небольшие изменения этих параметров могут существенно повлиять на выводы о судьбе Вселенной.
В отличие от большинства существующих инструментов, GokuNEmu охватывает сразу десять космологических параметров. Это позволяет использовать нейросеть в будущих обзорах новых телескопов, таких как LSST, Euclid, Roman Space Telescope и китайский орбитальный телескоп CSST, и анализировать сценарии развития Вселенной, недоступные предыдущим моделям. Особенно ценно, что новая модель помогает проверять выводы о тёмной энергии, полученные с помощью новейших космологических наблюдений — в частности, проекта DESI, который изучает, как ускоряется расширение Вселенной.
-
14.10.2025 21:29:33 | РЕН ТВ
14.10.2025 21:29:01 | Коммерсантъ
14.10.2025 21:26:17 | ТАСС
14.10.2025 21:21:21 | РЕН ТВ
14.10.2025 21:16:00 | Lenta.ru
14.10.2025 21:15:26 | РЕН ТВ
14.10.2025 21:15:26 | РЕН ТВ
14.10.2025 21:14:43 | ТАСС
14.10.2025 21:13:00 | Российская Газета
14.10.2025 21:08:52 | Life.ru
14.10.2025 21:08:05 | Lenta.ru
14.10.2025 21:04:43 | ТАСС
14.10.2025 21:04:43 | ТАСС
14.10.2025 21:02:45 | РЕН ТВ
-
14.10.2025 20:54:28 | it-world
14.10.2025 20:15:24 | ferra.ru
14.10.2025 19:51:07 | КИНО-ТЕАТР.РУ
14.10.2025 19:46:43 | КИНО-ТЕАТР.РУ
14.10.2025 19:35:15 | vc.ru
14.10.2025 19:21:42 | ferra.ru
14.10.2025 19:17:06 | КИНО-ТЕАТР.РУ
14.10.2025 19:15:43 | КИНО-ТЕАТР.РУ
14.10.2025 19:10:26 | КИНО-ТЕАТР.РУ
14.10.2025 18:57:40 | ferra.ru
14.10.2025 18:45:26 | ferra.ru
14.10.2025 18:35:35 | ferra.ru
14.10.2025 18:30:43 | КИНО-ТЕАТР.РУ
14.10.2025 18:26:39 | vc.ru
14.10.2025 18:24:54 | ferra.ru
14.10.2025 18:21:03 | ferra.ru
14.10.2025 18:04:08 | vc.ru
14.10.2025 17:51:08 | vc.ru
14.10.2025 17:45:43 | КИНО-ТЕАТР.РУ
14.10.2025 17:41:58 | ferra.ru
14.10.2025 17:15:09 | ferra.ru
14.10.2025 17:09:43 | КИНО-ТЕАТР.РУ
Техническая поддержка проекта ВсеТут