Bir sanatçının birbirine yayılan iki kara deliği, uzay-çekimde yerçekimi dalgaları yaratır.
(Resim: © NASA)
Yapay zeka kullanan yeni bir yazılım programı, kara delikler arasındaki çarpışmalar gibi felaket olaylarından yerçekimi dalgalarının - uzay-zamanın kozmik dokusundaki dalgalanmaların - hızlı bir şekilde tespit edilmesine ve analiz edilmesine yardımcı olabilir.
Çalışmayı açıklayan yeni bir makalenin yazarlarına göre, derin filtreleme adı verilen yeni teknik, galaksilerin kalbindeki titanik birleşmeleri gibi mevcut yazılımların tespit edemeyeceği felaket olaylarını görmelerine yardımcı olabilir.
Yerçekimi dalgaları uzay ve zamanın dokusundaki dalgalanmalardır. Kütleli herhangi bir nesne hareket ettiğinde üretilirler ve yol boyunca uzay-zamanını esneterek ve sıkarak ışık hızında hareket ederler.
Yerçekimi dalgalarını tespit etmek son derece zordur ve bilim adamlarının tespit edebilecekleri olağanüstü büyük nesnelerden gelir. Yerçekimi dalgalarının varlığı ilk olarak 1916'da Albert Einstein tarafından öngörülmesine rağmen, bilim adamlarının yerçekimi dalgalarını tespit etmek için Lazer İnterferometre Yerçekimi Dalgası Gözlemevi'ni (LIGO) kullanarak yerçekimi dalgalarının ilk doğrudan kanıtını başarılı bir şekilde tespit etmeleri bir yüzyıldan fazla sürdü. birlikte smashing iki kara delik.
Yerçekimi dalgalarının keşfi, üç bilim insanına Ekim 2017'de 2017 Nobel Fizik Ödülü kazandırdı. O zamandan beri araştırmacılar, nötron yıldızları adı verilen çarpışan bir çift ölü yıldızdan yerçekimi dalgalarını da tespit ettiler - bulgular onlarca yıllık gizemin çözülmesine yardımcı olabilir evrenin bazı ağır elementlerinin nasıl yaratıldığını.
Ancak, çalışma yazarı Eliu Huerta bir röportajda, uzaysal dalga gözlemevlerinin tespit ettiği sinyalleri analiz eden yazılımın, bu tür yerçekimi dalgalarını ne tür bir olayın yaratmış olabileceğini daraltmasının birkaç gün sürebileceğini söyledi.
Ayrıca, Urbana-Champaign Ulusal Süper Bilgisayar Uygulamaları Merkezi Illinois Üniversitesi'nde teorik bir astrofizikçi olan Huerta'ya göre, bu yazılım birbirleriyle kabaca yörüngede olan ve çevrelerinden nispeten yalıtılmış nesneler arasındaki birleşmeleri tespit etmek için uzmanlaşmıştır. Yazılım, muhtemelen yıldızların yoğun bir şekilde paketlendiği bölgelerdeki, yakınlardaki yıldızların yerçekimi çekimlerinin yörüngeleri daireselden daha "eksantrik" veya oval şekilli, Huerta şeklinde bozabileceği galaksilerin çekirdeği gibi nesnelerden yerçekimi dalgalarını tespit edemez. dedim.
Şimdi, çalışma yazarları yapay zeka yazılımının yerçekimi dalgalarının analizini büyük ölçüde hızlandırmaya yardımcı olabileceğini ve "mevcut algılama algoritmaları ile fark edilmeyebilecek yeni yerçekimi dalgası kaynakları sınıflarının saptanmasını" etkinleştirebileceğini gösteriyor. dedi Space.com.
Yeni AI yazılımı, "nöronlar" olarak adlandırılan yapay bileşenlerin veri beslendiği ve bir görüntüyü tanıma gibi bir sorunu çözmek için işbirliği yaptığı yapay sinir ağlarını içerir. Bir sinir ağı daha sonra nöronları arasındaki bağlantıları tekrar tekrar ayarlar ve bu yeni bağlantı modellerinin problemi çözmede daha iyi olup olmadığını görür. Zamanla, bu deneme yanılma süreci, insan beynindeki öğrenme sürecini taklit eden, çözümlerin hesaplanmasında hangi modellerin en iyi olduğunu ortaya çıkarır.
Bilim adamları, geleneksel tekniklerin yerçekimi olaylarının özelliklerini dedektör verilerinden daraltmak için birkaç gün sürebilirken, bilim adamları, "derin evrişimli sinir ağları" olarak bilinen son sinir ağlarının bunu yapabileceğini buldular. Dahası, geleneksel yöntemlerin bu görevi gerçekleştirmek için binlerce CPU'ya (bilgisayarların merkezi işlem birimleri) ihtiyaç duymasına rağmen, yeni teknik "tek bir CPU ile bile, yani akıllı telefonunuzla veya standart bir dizüstü bilgisayarla" çalıştı, dedi Huerta.
Buna ek olarak, araştırmacılar bu yeni tekniğin, eksantrik yörüngelerdeki kara delikleri içeren birleşmeler gibi, mevcut yazılımların analiz edebileceğinden daha karmaşık olan birleşmeleri de hızlı bir şekilde analiz edebileceğini buldular. Yeni yazılım ayrıca daha düşük hata oranlarına sahipti ve verilerdeki aksaklıkları tespit etmede daha iyiydi.
Huerta ve Daniel George, Urbana-Champaign'in Süper Bilgisayar Uygulamaları Ulusal Merkezi'ndeki Illinois Üniversitesi'nde hesaplamalı bir astrofizikçi, bulgularını çevrimiçi olarak 27 Aralık tarihli Physics Letters B dergisinde detaylandırdı.
