Yapay zeka, bilim adamlarının kozmik patlamaları anlamalarına yardımcı oluyor

Warwick Üniversitesi’ndeki bilim adamları, süpernova olarak bilinen kozmik patlamaları analiz etmek için yapay zeka (AI) kullanıyor. Makaleleri şurada yayınlandı: Kraliyet Astronomi Topluluğunun Aylık Bildirimleri.

Evrendeki pek çok yıldız, hayatlarını beyaz cüceler olarak, yani yaklaşık olarak Güneş’in kütlesi kadar Dünya büyüklüğünde kompakt yıldızlar olarak sonlandıracak. Bu beyaz cücelerden bazıları eninde sonunda süpernova olarak patlayacak. Süreç son derece enerjiktir ve kalsiyum ve demir gibi yaşamın yapı taşları olan ağır elementlerin evrene geri salınmasıyla sonuçlanır.

Önemlerine rağmen gökbilimciler bu süpernovaların nasıl ve neden meydana geldiğini hâlâ tam olarak bilmiyorlar.

Daha fazlasının anlaşılmasına yardımcı olmak için, yeni araştırmalar, süpernova deneylerini hızlandırmak için makine öğrenimi olarak bilinen bir tür yapay zekadan yararlanacak; bu süreçler şu anda hesaplama açısından oldukça pahalı ve zaman alıcıdır. Bu, patlama modellerini gerçek hayattaki gözlemlerle karşılaştırarak bu kozmik patlamaların nasıl gerçekleştiğini ortaya çıkarmaya yardımcı olacaktır.

Warwick Üniversitesi Fizik Bölümü’nden Baş Yazar Dr. Mark Magee şunları söyledi: “Süpernovaları araştırırken onların spektrumlarını analiz ediyoruz. Spektrumlar, süpernovada oluşturulan elementlerden etkilenen ışığın farklı dalga boylarındaki yoğunluğunu gösteriyor. Her element, benzersiz dalga boylarında ışıkla etkileşime girer ve bu nedenle spektrumda benzersiz bir imza bırakır.

“Bu imzaları analiz etmek, bir süpernovada hangi elementlerin yaratıldığını belirlemeye yardımcı olabilir ve süpernovanın nasıl patladığına dair daha fazla ayrıntı sağlayabilir.

“Bu verilerden, ne tür bir süpernova olduğunu ve tam olarak nasıl patladığını belirlemek için gerçek süpernovayla karşılaştırılan modeller hazırlıyoruz. Genellikle bir modelin oluşturulması 10 ila 90 dakika sürebilir ve yüzlerce veya binlercesini karşılaştırmak istiyoruz. Süpernovayı tam olarak anlamak için modeller kullanmak pek çok durumda mümkün değildir.

“Yeni araştırmamız bu uzun süreçten uzaklaşacak. Makine öğrenimi algoritmalarını farklı patlama türlerinin neye benzeyeceği konusunda eğiteceğiz ve bunları çok daha hızlı modeller oluşturmak için kullanacağız. Yeni sanat eserleri oluşturmak için yapay zekayı nasıl kullanabileceğimize benzer şekilde veya metin, artık süpernova simülasyonları oluşturabileceğiz. Bu, bir saniyeden daha kısa sürede binlerce model oluşturabileceğimiz anlamına geliyor ve bu da süpernova araştırmalarına büyük bir katkı sağlayacak.”

Yapay zekanın kullanımı, süpernova analizi sürecini hızlandırmanın yanı sıra, araştırmalarda daha iyi doğruluk elde edilmesini de sağlayacak. Bu, hangi modellerin gerçek hayattaki patlamalara en yakın şekilde eşleştiğini ve bunların fiziksel özelliklerinin aralığını belirlemeye yardımcı olacaktır.

Dr. Magee şunları ekledi: “Süpernova tarafından salınan elementleri araştırmak, meydana gelen patlamanın tipini belirlemede çok önemli bir adımdır, çünkü bazı patlama türleri bazı elementleri diğerlerinden daha fazla üretir. Daha sonra patlamanın özelliklerini patlamanın özellikleriyle ilişkilendirebiliriz. Süpernovaya ev sahipliği yapan galaksilerin özellikleri ve patlamanın nasıl gerçekleştiği ile patlayan beyaz cücenin türü arasında doğrudan bir bağlantı kuruluyor.”

Şu anda kabul edilen çalışma yalnızca ilk adımdır. Gelecekteki araştırmalar daha da çeşitli patlamaları ve süpernovaları kapsayacak şekilde genişleyecek ve patlama ile ana galaksinin özelliklerini doğrudan ilişkilendirecek. Bu tür araştırmaların artık mümkün olması ancak makine öğrenimindeki ilerlemeler sayesinde mümkündür.

Araştırmada yer alan Turku Üniversitesi’nden Dr. Thomas Killestein şunları ekledi: “Modern araştırmalarla nihayet süpernova biliminde kalan temel soruların bazılarını çözebilecek büyüklükte ve kalitede veri kümelerine sahibiz: tam olarak nasıl patladıkları. Bunun gibi makine öğrenimi yaklaşımları, daha fazla sayıda süpernovanın daha ayrıntılı ve önceki yaklaşımlara göre daha tutarlı bir şekilde incelenmesini mümkün kılıyor.”