Yapay Zeka İle Evrenin Karanlık Enerji Dağılımı…

Yapay zeka kullanılarak elde edilen karanlık enerjinin daha kesin anlaşılması

Yapay zeka kullanılarak elde edilen karanlık enerjinin daha kesin anlaşılması

Simüle edilmiş evrenlerden birinden türetilmiş bir madde haritası. Haritanın en açık renkli alanları karanlık maddenin en yoğun olduğu bölgeleri gösterir. Bunlar gökada üst kümelerine karşılık gelir. Koyu, neredeyse siyah lekeler kozmik boşluklardır, galaksi kümeleri arasındaki büyük boş alanlardır. 

UCL liderliğindeki bir araştırma ekibi, son 7 milyar yılı kapsayan evrendeki karanlık ve görünür madde haritasından karanlık enerjinin etkisini ve özelliklerini daha kesin bir şekilde çıkarmak için yapay zeka (AI) tekniklerini kullandı.

Yeni çalışma “Karanlık Enerji Araştırmaları” işbirliğiyle gerçekleştirildi. Araştırmacılar, karanlık enerjinin genel yoğunluğu da dahil olmak üzere evrenin temel özelliklerinin haritadan çıkarılabileceği kesinliğini iki katına çıkardı.

Bu artan hassasiyet, araştırmacıların daha önce akla gelebilecek evren modellerini elemelerine olanak tanıyor.

Karanlık enerji, evrenin genişlemesini hızlandıran gizemli bir güçtür ve evrenin içeriğinin yaklaşık %70’ini oluşturduğu düşünülmektedir (, çekim gücüyle galaksileri çeken görünmez şeyler, %25’ini ve normal madde evrenin sadece %5’ini oluşturur).

Ekibin şefi Dr. Niall Jeffrey şunları söyledi: “Bilgisayarla simüle edilmiş evrenlerden öğrenmek için yapay zekayı kullanarak, evrenin temel özelliklerine ilişkin tahminlerimizin kesinliğini iki kat artırdık.”

“Bu yeni teknikler olmadan bu gelişmeyi elde etmek için dört kat daha fazla veriye ihtiyacımız olacak. Bu, başka bir 300 milyon galaksinin haritalandırılmasına eşdeğer olacaktır.”

Space Dark Energy: AI Can Be the Key? | by Ulysse Carter | UnityFamily

Evrendeki karanlık enerji dağılımını belirlemek için yapay zeka anahtar olabilir mi?

Grubun diğer araştırmacısı Dr. Lorne Whiteway, “Bulgularımız, değeri uzayda veya zamanda değişmeyen bir ‘kozmolojik sabit‘ olarak karanlık enerjinin mevcut en iyi tahminiyle aynı doğrultudadır.”

“Ancak, aynı zamanda farklı bir açıklamanın doğru olabilmesi için esnektir. Örneğin, kütle çekim gücü teorimiz hâlâ yanlış olabilir” dedi.

2021’de yayınlanan Karanlık Enerji Araştırma haritasının önceki analizleriyle uyumlu olarak, bulgular evrendeki maddenin Einstein’ın genel görelilik teorisinin öngördüğünden daha düzgün bir şekilde yayıldığını, daha az topaklı olduğunu gösteriyor.

Ancak çalışmadaki hata payları daha büyük olduğundan, önceki analizle karşılaştırıldığında bu çalışma için tutarsızlık daha az anlamlı olarak karşımıza çıkıyor.

Karanlık Enerji Araştırması haritası, zayıf kütle çekimsel mercekleme adı verilen bir yöntemle elde edilmiştir; yani, uzak galaksilerden gelen ışığın, Dünya’ya gelirken araya giren maddenin kütle çekimi tarafından nasıl büküldüğü incelenir.

Dark matter mapped in 3-D detail

Evrendeki karanlık maddenin 3 boyutlu haritası.

Çalışma, 100 milyon galaksinin şeklindeki bozulmaları analiz ederek, bu galaksilerin ön planındaki hem karanlık hem de görünür tüm maddenin dağılımını ortaya çıkarmış. Oluşturulan harita Güney Yarıküredeki gökyüzünün dörtte birini kapsıyor.

Bu çalışmada araştırmacılar, Karanlık Enerji Araştırması haritasından elde edilen verilere dayanarak farklı evrenlerin simülasyonlarını çalıştırmak için süper bilgisayarlar kullandılar. Her simülasyonun, onu destekleyen evrenin farklı bir matematiksel modeli vardı.

Araştırmacılar bu simülasyonların her birinden madde haritaları oluşturdular. Bu haritalardaki kozmolojik modellerle ilgili bilgileri çıkarmak için bir makine öğrenme modeli kullanıldı.

Farklı kozmolojik modellere sahip simüle edilmiş evrenlerin birçok örneğinden ikinci bir makine öğrenimi aracılığı ile, gözlemlenen gerçek verilere bakıldı ve herhangi bir kozmolojik modelin evrenimizin gerçek modeli olma ihtimali ortaya çıktı.

Bu yeni teknik, araştırmacıların haritalardan önceki yöntemle mümkün olandan çok daha fazla bilgi kullanmasına olanak tanıdı. Simülasyonlar DiRAC Yüksek Performanslı Bilgi İşlem (HPC) tesisinde gerçekleştirildi.

Yüksek çözünürlüklü karanlık madde halelerinin bir süper bilgisayar yardımıyla simülasyonu.  

Geçen yaz başlatılan Avrupa Uzay Ajansı (ESA) Öklid misyonu da dahil olmak üzere karanlık evren projelerinin bir sonraki aşaması, evrenin büyük ölçekli yapıları hakkında sahip olduğumuz veri miktarını arttıracak ve araştırmacıların evrenin beklenmedik düzgünlüğünün olup olmadığını belirlemesine yardımcı olacak.

Evren, mevcut kozmolojik modellerin yanlış olduğuna veya bunun başka bir açıklaması olup olmadığına dair bir işarettir. Şu anda bu pürüzsüzlük, Büyük Patlamadan kalan ışık olan kozmik mikrodalga arka plan ışınımı (CMB) analizine dayalı olarak tahmin edilenlerle çelişmektedir.

UCL’nin kurucu üyesi olduğu Karanlık Enerji Araştırması işbirliği, ABD Enerji Bakanlığı’nın Fermi Ulusal Hızlandırıcı Laboratuvarı (Fermilab) tarafından düzenleniyor ve 7 ülke, 25 kurumdan 400’den fazla bilim insanını içeriyor.

Bu işbirliği sayesinde, dünyanın en güçlü dijital kameralarından biri olan 570 mega piksellik (MP) Karanlık Enerji Kamerası tarafından 6 yıl boyunca (2013-2019) çekilen gece gökyüzünün fotoğrafları kullanılarak yüz milyonlarca galaksi kataloglanmıştır.

Optik düzelticisi UCL’de üretilen kamera, Ulusal Bilim Vakfı’nın (NSF) Şili’deki Cerro Tololo Gözlemevi’ndeki bir teleskopun üzerine monte edilmiş durumdadır.

Önceki İçerikJWST Erken Evrenin Gizemini Aydınlatıyor…
Sonraki İçerikGökyüzünde Bir Hafta Görünecek Yeni Bir Yıldız…