Космологический поиск с искусственным интеллектом: новая эра в изучении инфляции

Автор: Денис Аветисян

Ученые разработали систему, использующую возможности искусственного интеллекта для автоматического поиска и проверки моделей, объясняющих самые ранние моменты существования Вселенной.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В результате анализа, лучшая модель <span class="katex-eq" data-katex-display="false">V(\phi)=\exp\!\left(-\frac{0.42214}{\phi}\right)</span> демонстрирует экспоненциальную зависимость от параметра φ, что указывает на критическую роль этого параметра в определении поведения модели. — В результате анализа, лучшая модель $V(\phi)=\exp\!\left(-\frac{0.42214}{\phi}\right)$ демонстрирует экспоненциальную зависимость от параметра φ, что указывает на критическую роль этого параметра в определении поведения модели.

В статье представлена DeepInflation — AI-агент, сочетающий символьную регрессию, большие языковые модели и базу знаний для исследования космологической инфляции и поиска примордиальных черных дыр.

Несмотря на значительный прогресс в космологических исследованиях, поиск и верификация моделей инфляции остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation’, интеллектуальный агент, объединяющий большие языковые модели, символьную регрессию и базу знаний для автоматизированного изучения инфляционных потенциалов. Агент способен находить простые и жизнеспособные модели медленной инфляции, согласующиеся с наблюдательными данными, например, результатами ACT DR6, или заданными значениями спектральных индексов $n_s$ и $r$ . Может ли подобный подход открыть новые горизонты в автоматизации научных открытий и помочь исследователям ориентироваться в сложном ландшафте космологических моделей?

Космическая Инфляция: Зеркало Ранней Вселенной

Космическая инфляция является доминирующей парадигмой, объясняющей происхождение Вселенной, предполагающей период экспоненциального расширения в первые моменты существования. Согласно этой теории, мельчайшие квантовые флуктуации, возникшие в то время, были растянуты до макроскопических масштабов, сформировав зародыши будущей структуры Вселенной — галактик, скоплений и сверхскоплений. Эти первичные возмущения, предсказанные инфляционной моделью, проявились в реликтовом излучении и, что важно, их статистические свойства, такие как спектр мощности, могут быть измерены современными астрономическими обсерваториями. Изучение этих флуктуаций позволяет ученым не только подтвердить или опровергнуть различные модели инфляции, но и получить уникальную информацию о физике Вселенной на экстремально высоких энергиях, недостижимых в лабораторных условиях.

Тщательные измерения первичных флуктуаций, возникших в ранней Вселенной, позволяют определить спектральный индекс скалярных возмущений $n_s$ . Текущие данные, полученные в результате наблюдений, указывают на значение $n_s = 0.974 \pm 0.003$ . Однако, это значение несколько отклоняется от предсказаний наиболее простых моделей космической инфляции, которые предполагают строгое значение равное единице. Данное расхождение представляет собой серьезную проблему для теоретических построений, заставляя ученых разрабатывать более сложные и гибкие модели инфляции, способные объяснить наблюдаемые характеристики первичных флуктуаций и соответствовать высокой точности современных измерений.

Несоответствия между данными, полученными в ходе миссий Planck 2018 года и ACT DR6, указывают на необходимость пересмотра подходов в космологической теории инфляции. Прежние модели, основанные на упрощенных предположениях о ранней Вселенной, испытывают трудности при одновременном согласовании с обоими наборами данных. Это подчеркивает потребность в более гибких и основанных на данных методах анализа, позволяющих учитывать сложные особенности первичных флуктуаций, сформировавших крупномасштабную структуру Вселенной. Акцент смещается в сторону построения моделей, которые не предвосхищают конкретные параметры, а адаптируются к наблюдаемым данным, обеспечивая более точное и надежное описание эволюции ранней Вселенной и ее последующего развития.

DeepInflation: Интеллектуальный Поиск Начал Вселенной

DeepInflation представляет собой автономный агент искусственного интеллекта, предназначенный для исследования и открытия инфляционных моделей. В основе его работы лежит способность к сложному логическому выводу, позволяющая ему самостоятельно формулировать гипотезы, проводить анализ и оценивать соответствие моделей наблюдаемым данным. Агент способен исследовать пространство параметров инфляционных моделей без необходимости ручного вмешательства, автоматизируя процесс поиска потенциальных объяснений ранней Вселенной. Этот подход позволяет существенно ускорить и расширить возможности исследования по сравнению с традиционными численными методами и ручным анализом.

В основе DeepInflation лежит метод символьной регрессии (SR), позволяющий выводить явные аналитические выражения для потенциалов инфляции. В отличие от традиционных численных симуляций, которые предоставляют лишь приближенные решения, SR стремится к получению точной математической формулы, описывающей исследуемый потенциал. Этот подход позволяет не только идентифицировать параметры потенциала, но и получать компактное представление о его функциональной зависимости, что существенно упрощает анализ и интерпретацию результатов. Результатом работы SR является уравнение вида $V(\phi) = \sum_{i=0}^{n} a_i \phi^i$ , где $V(\phi)$ — потенциал инфляции, φ — скалярное поле, а $a_i$ — коэффициенты, определяемые в процессе регрессии. Полученные аналитические выражения могут быть использованы для дальнейшего изучения свойств инфляционной модели и проверки её соответствия наблюдаемым данным.

Архитектура DeepInflation построена на базе фреймворка Agno, представляющего собой многоагентную систему, предназначенную для эффективного планирования задач и использования инструментов. Agno обеспечивает декомпозицию сложной задачи поиска инфляционных моделей на последовательность более простых подзадач, которые распределяются между специализированными агентами. Каждый агент отвечает за конкретный этап процесса, например, генерацию гипотез, проверку данных, или оптимизацию параметров. Такая модульная структура позволяет параллельно выполнять различные аспекты исследования, значительно сокращая время, необходимое для открытия новых моделей. Фреймворк также включает в себя механизмы координации и обмена информацией между агентами, обеспечивая согласованность и эффективность работы всей системы.

Интеграция Знаний и Аналитическая Мощь

DeepInflation использует информацию из Энциклопедии Инфляционных Сценариев (Encyclopædia Inflationaris), представляющей собой исчерпывающую библиотеку моделей инфляционной эпохи Вселенной, для формирования и уточнения процесса поиска новых моделей. Эта энциклопедия содержит детальные описания различных теоретических конструкций, параметров и предсказаний, которые служат основой для обучения и валидации алгоритмов DeepInflation. Интеграция данных из Encyclopædia Inflationaris позволяет системе эффективно исследовать пространство возможных моделей, избегая нефизических или уже опровергнутых сценариев и сосредотачиваясь на более перспективных направлениях исследований в области космологии.

Метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) повышает качество рассуждений модели, обеспечивая её доступ к релевантной научной литературе и данным. В процессе работы RAG извлекает информацию из внешних источников, таких как базы данных научных статей и специализированные хранилища данных, и использует её для дополнения и уточнения собственных знаний. Это позволяет модели генерировать более точные, обоснованные и контекстуально соответствующие ответы, а также снижает вероятность галлюцинаций и ошибок, возникающих при использовании только внутренних знаний. Фактически, RAG позволяет модели «привязывать» свои выводы к проверенным научным источникам, обеспечивая прозрачность и надёжность процесса принятия решений.

Эффективность Symbolic Regression (SR) значительно повышается благодаря использованию библиотеки PySR и оптимизации функции потерь (Loss Function). PySR предоставляет инструменты для эффективной реализации и ускорения SR-процесса. Оптимизация функции потерь позволяет более точно оценивать потенциальные модели, минимизируя ошибку и повышая достоверность результатов. В результате, применение данного подхода позволяет обнаруживать жизнеспособные потенциальные модели в течение нескольких минут, что значительно сокращает время, необходимое для анализа и моделирования.

За Пределами Стандартных Моделей: Первичные Черные Дыры и Напряжение Хаббла

Исследование с использованием DeepInflation открывает новые возможности для изучения формирования первичных чёрных дыр (ПЧД), представляющих собой потенциальных кандидатов на роль тёмной материи. Благодаря способности исследовать широкий спектр инфляционных потенциалов, данный подход позволяет более детально смоделировать условия в ранней Вселенной, благоприятные для образования ПЧД. В частности, анализ инфляционных моделей с использованием DeepInflation может выявить параметры, при которых флуктуации плотности в ранней Вселенной были достаточно большими, чтобы коллапсировать и образовать ПЧД различной массы. Это особенно важно, поскольку масса ПЧД определяет их вклад в общую плотность тёмной материи и их наблюдаемые эффекты, такие как гравитационное линзирование и влияние на космический микроволновый фон. Таким образом, DeepInflation предоставляет ценный инструмент для поиска и характеристики ПЧД, расширяя наше понимание природы тёмной материи и эволюции Вселенной.

Исследования ранней Вселенной, проводимые с использованием усовершенствованных моделей инфляции, могут пролить свет на так называемое напряжение Хаббла — устойчивое расхождение между различными методами измерения скорости расширения Вселенной. Существующие космологические модели, основанные на ΛCDM, не могут адекватно объяснить наблюдаемые различия в значениях постоянной Хаббла, полученных из измерений космического микроволнового фона и локальных наблюдений сверхновых. Более точное понимание физических процессов, происходивших в первые моменты после Большого Взрыва, позволит уточнить космологические параметры и, возможно, выявить новые физические механизмы, способные разрешить это фундаментальное противоречие. Уточнение инфляционных моделей, особенно тех, которые предсказывают конкретные характеристики спектра первичных возмущений, может предоставить критически важные данные для проверки и корректировки существующих космологических теорий, приближая нас к более полному и согласованному описанию эволюции Вселенной.

Исследование, проведенное с использованием модели DeepInflation, позволило обнаружить ряд инфляционных потенциалов, демонстрирующих соответствие наблюдаемому спектральному индексу скалярных возмущений. Полученные значения, варьирующиеся в пределах от 0.97271 до 0.97725, находятся в тесном согласии с установленным значением 0.974 ± 0.003. Примечательно, что обнаруженные потенциалы характеризуются небольшим отношением тензорных возмущений к скалярным — в диапазоне от 0.00442 до 0.00564. Этот результат имеет важное значение, поскольку подтверждает возможность существования моделей инфляции, предсказывающих характеристики ранней Вселенной, согласующиеся с современными космологическими наблюдениями, и может способствовать более точному пониманию процессов, происходивших в первые моменты существования Вселенной.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление автоматизировать процесс поиска и верификации моделей космической инфляции. Подобные попытки, хотя и амбициозны, неизбежно сталкиваются с ограничениями нашего понимания Вселенной. Как заметил Пётр Капица: «В науке не бывает окончательных ответов, бывают лишь более или менее удачные приближения». DeepInflation, используя возможности больших языковых моделей и символьной регрессии, действительно может находить новые решения, однако необходимо помнить, что каждая найденная модель — это лишь приближение к истине, а горизонт событий наших знаний постоянно расширяется, требуя новых, более точных расчетов и наблюдений. Особенно это касается изучения примордиальных чёрных дыр, чье существование пока остается гипотетическим.

Куда же дальше?

Представленный подход, автоматизирующий поиск моделей инфляционной космологии, не столько разрешает старые вопросы, сколько обнажает новые. По сути, это лишь изящный способ структурировать собственное незнание. Искусственный интеллект, безусловно, способен перебирать варианты быстрее человека, но истинное понимание природы инфляции не сводится к нахождению подходящей математической функции. Гораздо сложнее — признать, что функция эта может быть лишь приближением, а сама инфляция — преходящим явлением, которое мы наблюдаем лишь в определенный момент времени.

Особый интерес вызывает потенциальная связь между инфляционными моделями и формированием первичных чёрных дыр. Автоматизированный поиск может выявить неожиданные корреляции, но стоит помнить: корреляция — не причинность. И даже если алгоритм «найдёт» модель, предсказывающую обилие первичных чёрных дыр, это не будет доказательством их существования. Это будет лишь очередным элементом в сложном пазле, который, возможно, никогда не сложится полностью.

В конечном счёте, DeepInflation — это инструмент, позволяющий красиво заблуждаться. И в этом нет ничего плохого. Чёрные дыры — лучшие учителя смирения, они показывают, что не всё поддаётся контролю. Теория — это удобный инструмент для того, чтобы запутаться красиво, но истина часто прячется за пределами наших моделей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.14288.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-22 07:55