TM Dijital Haber Merkezi
Araştırmacılar, evrenin sanal bir versiyonunu oluşturarak, evrenin başlangıcı için farklı koşulları simüle etmeye yönelik yeni bir simülasyon oluşturduklarını bildirdi. Ancak, simülasyon o kadar iyi sonuçlandı ki, bilim insanları kendi simülasyonlarını incelemek ve nasıl bu kadar iyi çalıştığını anlayabilmek için araştırmaya başladılar.
Araştırmacılardan Shirley Ho, “AI simülasyonu kedi ve köpek resimlerini tanımak için öğretilen bir görüntü tanıma yazılımı gibi çalışıyor. Fakat aniden filleri de tanıyabilir hale geldi. Kimse nasıl olduğunu bilmiyor ve bu çözülmesi gereken büyük bir gizem haline geldi.” diye konuştu.
Evrenin oluşumunu incelemek, evrenin muazzam yaş ve ölçeği nedeniyle araştırmacılar için her zaman zorlu bir görevdir. Bu amaçla, astrofizikçiler çok fazla hesaplama süresi ve gücü gerektiren bilgisayar modellemesini kullanırlar.
Shirley Ho ve ortak araştırmacılar evrenin simülasyonunu yapmaya karar verdiklerinde, süreci hızlandırmak için derin bir sinir ağı (yapay zekâ) oluşturdular. Bu amaçla, sinir ağını Derin Yoğunluk Yer Değiştirme Modeli olarak tasarladılar ve adlandırdılar.
Bu çalışmanın temel amacı, zaman içinde bu verilerin nasıl işleneceğini öğrenmekti. Bu durumda araştırmacılar, evrenin yüksek hassasiyetli geleneksel bilgisayar modelinden girdi olarak 8 bin simülasyon kullandılar. Bu simülasyonların nasıl çalıştığını öğrendikten sonra, yepyeni, 600 milyon ışık yılı büyüklüğünde, küp şeklinde bir evrenin simülasyonunu ortaya koyuyorlar.
Yapay zekâ, tıpkı eğitim için kullandığı 8 bin simülasyon veri kümesine sahip olduğu gibi, yeni evrende simülasyonlar çalıştırabiliyordu. Simülasyonlar, ağırlıklı olarak, evrenin oluşumundaki yerçekimi rolüne odaklanıyordu.
Araştırmacılar için şaşırtıcı olan şey, sanal evrendeki karanlık madde miktarı gibi yepyeni parametreleri değiştirmek için kullanıldığında simülasyonların üstesinden gelebilmeleriydi. Oysaki AI hiçbir zaman karanlık madde değişiklikleriyle nasıl başa çıkılacağı konusunda eğitilmemişti. Buna rağmen AI, gerçek zamanlı bir senaryo gibi çalışıyordu.
Bu araştırmacıları çok şaşırttı. Araştırmacılara göre bu özellik, simülasyonu, hesaplama bilimi ve kozmoloji alanında ilgi çekici kılan bir gizem.
Yeni AI o kadar hızlıdır ki, en hızlı AI olmayan simülasyon yöntemi birkaç dakikada tamamlarken AI, simülasyonları 30 milisaniyede tamamlayabilir. Ayrıca, mevcut en hızlı model için yüzde 9,3 hata oranı varken AI simülasyonlarında yüzde 2,8 hata oranı vardı.
Araştırmacılar, hidrodinamik veya akışkanlar ve gazların hareketi gibi faktörlerin evrenin oluşumunu nasıl değiştirebileceğini incelemek için yeni sinir ağındaki diğer parametreleri değiştirmeyi planlıyor.