科技日报北京2月18日电 （记者张梦然）即运用迄今最快的超级核算机，模仿杂乱自然现象也要消耗数小时。而据美国《科学》网站17日报导，作为一种超快速模仿的算法，人工智能（AI）仿真器供给了一条“捷径”——根据神经网络的AI可以很容易地生成准确的仿真器，从而将一切科学范畴的仿真加快数十亿倍。

  关于极端杂乱的自然现象，例如亚原子粒子怎么相互作用，以及大气雾怎么样影响气候等等，即便运用人类具有的最高功能超级核算机，建模也或许要花费几个小时。但是，根据机器学习的人工智能仿真器则跳过了传统的繁琐，凭借完好模仿的输入和输出，能寻觅形式并学习猜想新输入将对模仿发生什么影响，而不管要建模的是原子、大气仍是星系，都能轻松完成大幅加快。

  牛津大学物理学家·卡西姆领导了此次研讨，该技能被称为深度仿真器网络查找（DENSE），依赖于斯坦福大学核算机科学家开发的一种通用神经结构查找。它在网络的输入和输出之间随机刺进核算层，用有限的数据测试和练习生成的线路。假如增加的核算层能大大的提高功能，那么它还可进一步被应用在未来仿真器中，经过重复这样的一个进程不断改进。

  在展现中，研讨人员运用DENSE技能开发了10个仿真器，别离用于物理、地理、地质和气候科学范畴。DENSE仿真器体现极端超卓——速度比其他模仿器快10万到20亿倍。

  这些仿真器十分准确，其间地理仿真器的结果与全模仿的一致性超越99.9%，在这10次模仿中，神经网络仿真器比传统仿真器要好得多。

  劳伦斯·利弗莫尔国家试验室进行气候模仿的科学家唐纳德·卢卡斯并没有参加研讨，但他表明，神经网络仿真器的主动创立要比他们科学家团队规划和练习的模仿器好得多，还可以在必定程度上协助科学家在试验设备中充沛的运用自己的时刻，未来其很或许将极大地改动科学进程。

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