{"id":434959,"date":"2025-09-19T14:06:22","date_gmt":"2025-09-19T14:06:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/434959\/"},"modified":"2025-09-19T14:06:22","modified_gmt":"2025-09-19T14:06:22","slug":"universum-to-go-ki-software-emuliert-kosmische-physik-auf-notebooks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/434959\/","title":{"rendered":"Universum to go: KI-Software emuliert kosmische Physik auf Notebooks"},"content":{"rendered":"
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    Universum to go: KI-Software emuliert kosmische Physik auf Notebooks<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Ein internationales Team von Physikern hat eine Software namens Effort.jl ver\u00f6ffentlicht, die das Spielfeld der computergest\u00fctzten Kosmologie ver\u00e4ndern k\u00f6nnte. Die Kernfunktion des Programms: Simulationen der Entwicklung des Universums, die bislang monatelange Rechenzeit auf Cluster-Systemen wie dem SuperMUC-NG am Leibniz-Rechenzentrum in Garching<\/a> beanspruchten, laufen damit in wenigen Minuten auf einem gew\u00f6hnlichen Notebook ab.<\/p>\n

    Ihre Ergebnisse hat die Gruppe um den Physiker Marco Bonici von der University of Waterloo im kanadischen Ontario im Fachmagazin Journal of Cosmology and Astroparticle Physics<\/a> publiziert. Die Arbeit entstand in einer Kooperation, an der auch das Istituto Nazionale di Astrofisica (INAF) in Italien beteiligt war.<\/p>\n

    Ein Emulator ahmt die Physik nach<\/p>\n

    Bei Effort.jl handelt es sich um einen sogenannten Emulator. Stellen sie sich vor, sie wollen nicht die komplette, komplexe Physik des Kosmos mit all ihren unz\u00e4hligen Interaktionen von Grund auf berechnen. Stattdessen trainieren sie ein Modell darauf, das Ergebnis dieser Berechnungen bei gegebenen Anfangsbedingungen m\u00f6glichst exakt vorherzusagen.<\/p>\n

    Genau das macht die Software. Sie imitiert das Verhalten eines der etabliertesten Modelle der modernen Kosmologie, der „Effektiven Feldtheorie der gro\u00dfr\u00e4umigen Strukturen“ (EFTofLSS). Dieses beschreibt, wie sich Galaxien und Dunkle Materie zu einem riesigen, fadenartigen Netz anordnen, das wir als das kosmische Netz kennen.<\/p>\n

    Das Herzst\u00fcck des Emulators ist ein neuronales Netz. Der entscheidende Kunstgriff des Teams war es jedoch, diesem Netz vorab grundlegendes physikalisches Wissen mitzugeben. Die Software lernt also nicht bei null, sondern wei\u00df bereits, wie sich die Ergebnisse ver\u00e4ndern, wenn kosmologische Parameter wie die Menge an Dunkler Energie justiert werden. Dieser hybride Ansatz reduziert den Trainingsaufwand und die ben\u00f6tigte Rechenleistung drastisch.<\/p>\n

    Open Source in Julia geschrieben<\/p>\n

    Entwickler d\u00fcrften aufhorchen, wenn sie h\u00f6ren, dass das Werkzeug in der relativ jungen Programmiersprache Julia geschrieben wurde. Julia ist speziell f\u00fcr hochperformante wissenschaftliche und numerische Berechnungen konzipiert. Der gesamte Quellcode von Effort.jl ist zudem auf Github<\/a> frei zug\u00e4nglich.<\/p>\n

    Der praktische Nutzen ist immens. Die Astrophysik steht vor einer Datenflut durch neue Instrumente wie das Weltraumteleskop Euclid der Europ\u00e4ischen Raumfahrtagentur ESA oder das Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) in den USA. Die Analyse dieser Petabyte an Informationen mit traditionellen Methoden w\u00e4re extrem zeit- und kostenintensiv. Effort.jl positioniert sich hier als ein entscheidendes Werkzeug, um diese Analysen effizienter und f\u00fcr eine breitere wissenschaftliche Gemeinschaft zug\u00e4nglich zu machen.<\/p>\n

    Die Grenzen der Abk\u00fcrzung<\/p>\n

    So vielversprechend der Ansatz ist, hat er doch klare Grenzen. Ein Emulator ist immer eine Ann\u00e4herung an die Realit\u00e4t, keine exakte Abbildung. Er kann nur innerhalb der Parameter verl\u00e4ssliche Ergebnisse liefern, f\u00fcr die er trainiert wurde.<\/p>\n

    Das System wird also keine v\u00f6llig neuen physikalischen Ph\u00e4nomene entdecken, die nicht bereits im zugrundeliegenden EFTofLSS-Modell enthalten sind. Seine St\u00e4rke liegt in der extrem schnellen \u00dcberpr\u00fcfung von Hypothesen innerhalb eines bekannten Rahmens. F\u00fcr die Grundlagenforschung, die \u00fcber die Grenzen der etablierten Modelle hinausblickt, bleiben Supercomputer unverzichtbar.<\/p>\n

    Dieser Beitrag ist zuerst auf t3n.de<\/a> erschienen.<\/p>\n

    (jle<\/a>)<\/p>\n

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