Parma — InkDesign News — Um estudo inovador publicado na Journal of Cosmology and Astroparticle Physics destaca a criação do Effort.jl, um novo simulador (“emulador”) capaz de acelerar significativamente análises cosmológicas complexas. Desenvolvido por uma equipe internacional, incluindo INAF, Universidade de Parma e Universidade de Waterloo, o projeto tem potencial para revolucionar a exploração de dados astronômicos de larga escala.
O Contexto da Pesquisa
O Universo é composto por uma imensa rede de estruturas, das galáxias às superaglomerados, entrelaçados por filamentos e vastos vazios cósmicos. Com o avanço dos instrumentos astronômicos, a quantidade de dados coletada cresce exponencialmente, tornando cada vez mais desafiador modelar e analisar essas estruturas. Modelos teóricos como o EFTofLSS (Effective Field Theory of Large-Scale Structure) são essenciais para interpretar a chamada “teia cósmica”, mas suas exigências de tempo e computação frequentemente ultrapassam a capacidade disponível, especialmente diante de levantamentos como DESI e o recém-lançado Euclid.
Resultados e Metodologia
Para superar tais limitações, os pesquisadores criaram Effort.jl, um emulador que “imita” modelos teóricos extensos, entregando respostas em minutos e com precisão quase idêntica ao modelo original. A principal inovação do Effort.jl reside na incorporação de conhecimento prévio sobre como as previsões mudam conforme os parâmetros variam, reduzindo a necessidade de grandes volumes de treinamento. Além disso, utiliza gradientes — variações de previsão quando um parâmetro é ajustado minimamente — para acelerar o aprendizado da rede neural.
“Imagine wanting to study the contents of a glass of water at the level of its microscopic components, the individual atoms, or even smaller: in theory you can. But if we wanted to describe in detail what happens when the water moves, the explosive growth of the required calculations makes it practically impossible,” explica Marco Bonici, pesquisador da Universidade de Waterloo e primeiro autor do estudo. “However, you can encode certain properties at the microscopic level and see their effect at the macroscopic level, namely the movement of the fluid in the glass. This is what an effective field theory does, that is, a model like EFTofLSS, where the water in my example is the Universe on very large scales and the microscopic components are small-scale physical processes.”
— Marco Bonici, Pesquisador, Universidade de Waterloo
Extensos testes mostram que Effort.jl mantém acurácia próxima ao modelo teórico tanto com dados simulados quanto reais. Em algumas situações, conseguiu até incluir partes do cálculo que normalmente seriam descartadas para acelerar análises tradicionais.
Implicações e Próximos Passos
A validação do Effort.jl representa avanço importante para a cosmologia observacional, possibilitando análises rápidas de grandes conjuntos de dados sem a necessidade de supercomputadores. Para projetos como DESI e Euclid — que prometem decifrar com ainda maior detalhe a estrutura do Universo em grande escala — a tecnologia poderá permitir investigações que até então eram computacionalmente inviáveis.
“This is why we now turn to emulators like ours, which can drastically cut time and resources,” Bonici continues. An emulator essentially mimics what the model does: its core is a neural network that learns to associate the input parameters with the model’s already-computed predictions. The network is trained on the model’s outputs and, after training, can generalize to combinations of parameters it hasn’t seen. The emulator doesn’t ‘understand’ the physics itself: it knows the theoretical model’s responses very well and can anticipate what it would output for a new input. Effort.jl’s originality is that it further reduces the training phase by building into the algorithm knowledge we already have about how predictions change when parameters change: instead of making the network ‘re-learn’ these, it uses them from the start. Effort.jl also uses gradients — i.e., ‘how much and in which direction’ predictions change if you tweak a parameter by a tiny amount — another element that helps the emulator learn from far fewer examples, cutting compute needs and allowing it to run on smaller machines.”
— Marco Bonici, Pesquisador, Universidade de Waterloo
O futuro da pesquisa cosmológica parece promissor com ferramentas como o Effort.jl, que democratizam o acesso a análises avançadas, abrem portas para novas descobertas e possibilitam que institutos com recursos limitados possam contribuir de forma relevante para a compreensão do cosmos. À medida que novos dados de grandes experimentos são liberados, a expectativa é que esse tipo de solução impulsione ainda mais a capacidade analítica da comunidade científica.
Fonte: (ScienceDaily – Ciência)
