Ludwig Maximilian Üniversitesi, ORIGINS Excellence Cluster, Max Planck Dünya Dışı Fizik Enstitüsü (MPE) ve ORIGINS Veri Bilimi Laboratuvarı’ndan (ODSL) bilim adamları, dış gezegen atmosferlerinin analizinde önemli bir atılım gerçekleştirdiler. Fizik tabanlı sinir ağlarını (PINN’ler) kullanarak, ötegezegen atmosferlerindeki ışığın karmaşık saçılımını daha önce mümkün olandan daha yüksek bir doğrulukla modellemeyi başardılar.

Bu yöntem, özellikle bulutların etkisini hesaba katarak dış gezegenlerin atmosferlerini analiz etmek için yeni olanaklar sunuyor.

Dış gezegenler yıldızlarının önünden geçtiklerinde yıldız ışığının küçük bir kısmını bloke ederler, daha da küçük bir kısmı ise gezegenin atmosferine girer. Bu etkileşim, kimyasal bileşim, sıcaklık ve bulut örtüsü gibi atmosferik özellikleri yansıtan spektrumda değişikliklere neden olur.


Kaynak: DALL-E

Ancak ölçülen bu spektrumları analiz etmek için bilim adamlarının milyonlarca sentetik spektrumu kısa sürede işleyebilecek modellere ihtiyacı var. Astrofizikçiler, yalnızca hesaplanan spektrumların ölçülen spektrumlarla daha sonra karşılaştırılması yoluyla, gözlemlenen dış gezegenlerin atmosferinin bileşimi hakkında bilgi elde edebilirler.

Üstelik James Webb Uzay Teleskobu’ndan (JWST) yapılan yeni ayrıntılı gözlemler, aynı derecede ayrıntılı ve karmaşık atmosferik modeller gerektiriyor.

Dış gezegen araştırmalarının önemli bir yönü, ışığın atmosferde saçılması, özellikle de bulutların saçılmasıdır. Önceki modeller bu saçılmayı tatmin edici bir şekilde yakalayamıyordu ve bu da spektral analizde yanlışlıklara yol açıyordu.

Sinir ağları burada belirleyici bir avantaj sağlıyor çünkü karmaşık denklemleri verimli bir şekilde çözebiliyorlar. Yayınlanan çalışmada araştırmacılar bu tür iki ağı eğitti. Işık saçılımını hesaba katmadan geliştirilen ilk model, %1’in altındaki bağıl hatalarla etkileyici bir doğruluk sergiledi.

İkinci model, Dünya’da gökyüzünün mavi görünmesini sağlayan etkinin aynısı olan Rayleigh saçılımının yaklaşık tahminlerini içeriyordu. Her ne kadar bu yaklaşımlar daha fazla iyileştirme gerektirse de, sinir ağı ileri doğru atılmış önemli bir adımı temsil eden karmaşık denklemi çözmeyi başardı.

“Disiplinlerarası sinerji, yalnızca ötegezegen araştırmalarını ilerletmekle kalmıyor, aynı zamanda fizikte yapay zeka tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi için de yeni ufuklar açıyor. Gelecekte, ışığın bulutlardan saçılımını daha doğru bir şekilde modellemek ve böylece sinir ağlarının potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için işbirliğimizi daha da genişletmek istiyoruz,” yorumunu yaptı Ludwig Maximilian Üniversitesi’nden baş yazar David Dahlbudding.



genel-22