סימולציית מחשב-על של היקום היא עניין יקר להחריד. כדי לחשב את האבולוציה של מיליארדי גלקסיות, נדרשים שבועות של עבודה של אשכולות מחשוב עוצמתיים ביותר. אין זה מפתיע שאסטרופיזיקאים העבירו את השגרה הזו לבינה מלאכותית. אך למטבע היה צד שני. אופטימיזציית החישובים כמעט וחסמה את הדרך לפיזיקה חדשה.
צוות חוקרים מפרינסטון וממכון פלאטירון, בהובלת וינה קרישנראג' ואדריאן באייר, החליט ליישם בקוסמולוגיה את שיטת הלמידה המועברת (transfer learning). העיקרון יפה: במקום להריץ סימולציות כבדות מאפס, מאמנים את הרשת העצבית תחילה על מודלים פשוטים וזולים של היקום הסטנדרטי (Λ CDM). לאחר מכן, הבינה המלאכותית עוברת אימון נוסף על מודלים מתקדמים, שבהם פועלים חוקי כבידה חלופיים או שבהם נלקחת בחשבון מסת הנייטרינו.
החיסכון היה עצום. ההוצאות על מחשבי-על ירדו ביותר מפי עשרה. פריצת דרך? לא בדיוק.
המדענים השתמשו במערך המפורסם של יקומים וירטואליים Quijote וגילו שגיאת מערכת חבויה. בלמידת מכונה מכנים זאת "למידה מועברת שלילית". כאשר רשת עצבית נתקלת בביטויים של פיזיקה חדשה מיסודה, היא מתחילה בעקשנות להתאים אותם לניסיון הישן שכבר מוכר לה.
הבעיה טמונה במה שמכונה ניוון פיזיקלי. זהו מצב שבו תהליכים קוסמיים שונים לחלוטין מניבים סמנים זהים בצילומי טלסקופים. לדוגמה, האופן שבו נייטרינו בעלי מסה משפיעים על צבירי גלקסיות כמעט ואינו ניתן להבחנה ויזואלית מתנודות סטנדרטיות בצפיפות החומר (הפרמטר sigma Q 8). בינה מלאכותית שאומנה על מודלים בסיסיים רואה דפוס מוכר ומדווחת בביטחון: "הכל בסדר, זהו היקום הסטנדרטי". האות של הפיזיקה החדשה פשוט נמחק על ידי האלגוריתם.
מה זה אומר עבורנו? אי אפשר עדיין להסתמך לחלוטין על האוטונומיה של רשתות עצביות בחיפוש אחר אנומליות קוסמיות. בינה מלאכותית היא מאיץ מצוין למשימות שגרתיות, אך הבקרה הסופית על חיפוש חריגות נותרת בידי האדם.
כעת השיטה נבחנת על מודלים סינתטיים, אך לפנינו בדיקה באמצעות מאגרי נתונים עצומים מטלסקופים אופטיים חדשים. הבנת הפגם הזה תאפשר לפיזיקאים לתקן את אלגוריתמי הלמידה. בטווח הארוך, הדבר יוביל ליצירת מערכות גמישות יותר, המסוגלות לא רק לאשרר ספרי לימוד ישנים, אלא גם להבחין באנומליות שישנו את הבנתנו את המרחב והזמן.
אפקט ה"עיוורון" של אלגוריתמים נובע מניוון פיזיקלי — מצב שבו תהליכים קוסמיים שונים מיסודם מניבים אותות נצפים זהים.
עד כה השיטה נבחנה אך ורק על נתונים סינתטיים. לפנינו בדיקה באמצעות סקירות אמיתיות של שמי הלילה. מחקר זה מתווה בבירור את הגבולות: בינה מלאכותית מסוגלת להאיץ פי כמה חישובים שגרתיים, אך החיפוש הסופי אחר אנומליות מחוץ למודל הסטנדרטי עדיין דורש בקרה קפדנית מצד האדם. הטכנולוגיות מובילות אותנו לבדיקת השערות מהירה יותר, אם נלמד את האלגוריתמים להטיל ספק בבסיסי הנתונים של עצמם.
