सर झुका न्यूटन के समय से तीन स्वर्गीय निकायों ने एक-दूसरे की परिक्रमा की है, यह अनुमान लगाने के लिए आवश्यक है कि तीन स्वर्गीय निकायों ने एक-दूसरे पर भौतिक विज्ञानियों को चकित किया है। अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (A.I.) ने दिखाया है कि यह पिछले दृष्टिकोणों के लिए आवश्यक समय के कुछ अंश में समस्या को हल कर सकता है।
17 वीं शताब्दी में न्यूटन समस्या का सूत्रपात करने वाला पहला व्यक्ति था, लेकिन इसे हल करने का एक सरल तरीका खोजना अविश्वसनीय रूप से कठिन साबित हुआ है। ग्रहों, तारों और चंद्रमा जैसी तीन खगोलीय वस्तुओं के बीच गुरुत्वाकर्षण बातचीत का परिणाम एक अराजक प्रणाली में होता है - एक जो प्रत्येक शरीर की शुरुआती स्थितियों के लिए जटिल और अत्यधिक संवेदनशील है।
इन समस्याओं को हल करने के लिए वर्तमान दृष्टिकोणों में सॉफ्टवेयर का उपयोग करना शामिल है जो गणनाओं को पूरा करने में सप्ताह या महीने भी ले सकते हैं। इसलिए शोधकर्ताओं ने यह देखने का फैसला किया कि क्या एक तंत्रिका नेटवर्क - एक प्रकार का पैटर्न जो ए.आई. कि मस्तिष्क कैसे काम करता है - यह बेहतर नकल करता है।
एल्गोरिथ्म उन्होंने बनाया सबसे उन्नत सॉफ्टवेयर प्रोग्राम की तुलना में 100 मिलियन गुना तेजी से सटीक समाधान प्रदान किया, जिसे ब्रूटस के रूप में जाना जाता है। स्टार क्लस्टर्स के व्यवहार और ब्रह्मांड के व्यापक विकास जैसी चीजों को समझने की कोशिश करने वाले खगोलविदों के लिए यह अमूल्य साबित हो सकता है, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के एक जीवविज्ञानी क्रिस फोले और arXiv डेटाबेस के लिए एक पेपर के सह-लेखक हैं, जो अभी तक है सहकर्मी की समीक्षा की जाए।
"यह तंत्रिका जाल, अगर यह एक अच्छा काम करता है, तो हमें अभूतपूर्व समय सीमा में समाधान प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए," उन्होंने लाइव साइंस को बताया। "तो हम बहुत गहरे सवालों के साथ प्रगति करने के बारे में सोचना शुरू कर सकते हैं, जैसे कि गुरुत्वाकर्षण तरंगें कैसे बनती हैं।"
भविष्यवाणियां करने से पहले तंत्रिका नेटवर्क को डेटा खिलाया जाना चाहिए। इसलिए शोधकर्ताओं को तीन-शरीर की समस्याओं को हल करने की बात आती है, वर्तमान नेता ब्रूटस का उपयोग करके 9,900 सरलीकृत तीन-शरीर परिदृश्यों को उत्पन्न करना था।
फिर उन्होंने परीक्षण किया कि तंत्रिका जाल 5,000 अनदेखी परिदृश्यों के विकास की भविष्यवाणी कैसे कर सकता है, और इसके परिणामों को ब्रूटस के साथ निकटता से मिला। हालांकि, ए.आई.-आधारित कार्यक्रम ने लगभग 2 मिनट की तुलना में, सेकंड के एक अंश के औसत में समस्याओं को हल किया।
ब्रूटस जैसे कारण कार्यक्रम इतने धीमे हैं कि वे क्रूर बल द्वारा समस्या को हल करते हैं, फोले ने कहा, खगोलीय पिंडों के प्रक्षेपवक्र के प्रत्येक छोटे कदम के लिए गणना करना। दूसरी ओर तंत्रिका जाल, बस उन आंदोलनों को देखता है जो उन गणनाओं का उत्पादन करते हैं और एक पैटर्न तैयार करते हैं जो यह अनुमान लगाने में मदद कर सकते हैं कि भविष्य के परिदृश्य कैसे खेलेंगे।
हालांकि, सिस्टम को स्केल करने के लिए एक समस्या प्रस्तुत करता है, हालांकि, फोले ने कहा। वर्तमान एल्गोरिथ्म एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट है और सरलीकृत परिदृश्यों से सीखा है, लेकिन अधिक जटिल लोगों पर प्रशिक्षण या यहां तक कि चार पांच में शामिल निकायों की संख्या में वृद्धि करने के लिए आपको ब्रूटस पर डेटा उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है, जो अत्यंत समय हो सकता है- खपत और महंगी।
"एक काल्पनिक प्रदर्शन करने वाले तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की हमारी क्षमता और वास्तव में इसे प्राप्त करने के लिए डेटा प्राप्त करने की हमारी क्षमता के बीच एक इंटरप्ले है," उन्होंने कहा। "तो वहाँ एक अड़चन है।"
शोधकर्ताओं ने ब्रूटस जैसे कार्यक्रमों का उपयोग करके उत्पादित डेटा का एक सामान्य भंडार बनाने के लिए उस समस्या के आसपास एक तरीका होगा। फोली ने कहा कि सबसे पहले यह सुनिश्चित करने के लिए मानक प्रोटोकॉल के निर्माण की आवश्यकता होगी कि डेटा एक सुसंगत मानक और प्रारूप का था।
फोली ने कहा कि अभी भी कुछ मुद्दों पर तंत्रिका जाल के साथ काम करना बाकी है। यह केवल एक निर्धारित समय के लिए चल सकता है, लेकिन अग्रिम में यह जानना संभव नहीं है कि किसी विशेष परिदृश्य को पूरा होने में कितना समय लगेगा, इसलिए समस्या हल होने से पहले एल्गोरिथम भाप से बाहर निकल सकता है।
शोधकर्ताओं ने अलगाव में काम करने वाले तंत्रिका जाल की परिकल्पना नहीं की है, हालांकि, फोली ने कहा। उन्हें लगता है कि ब्रूटस जैसे कार्यक्रम के लिए सबसे अच्छा समाधान तंत्रिका जाल के साथ अधिकांश लेगवर्क करना होगा, सिमुलेशन के केवल उन हिस्सों को लेना, जिसमें अधिक जटिल गणना शामिल होती है जो सॉफ़्टवेयर को दलदल बनाती है।
"आप इस संकर बनाते हैं," फोले ने कहा। "हर बार ब्रूटस फंस जाता है, आप तंत्रिका नेटवर्क को रोजगार देते हैं और इसे आगे बढ़ाते हैं। और फिर आप आकलन करते हैं कि ब्रूटस अस्थिर हो गया है या नहीं।"
