Makine öğrenmesi, evrenin simülasyonunda süper bilgisayarlardan daha hızlı

Evrenin nasıl oluştuğu, galaksilerin ve yıldızların hangi süreçlerle geliştiği gibi büyük soruların yanıtı için bilim insanları yıllardır devasa süper bilgisayarlar kullanıyordu. Ancak bu simülasyonlar, hem zaman hem de kaynak açısından oldukça maliyetli. Japonya’daki RIKEN iTHEMS ekibinin liderliğinde geliştirilen yeni makine öğrenimi tabanlı model, bu klasik yaklaşıma önemli bir alternatif sundu.

Galaksi oluşumunu ve süpernova patlamalarını simüle etmek normalde yıllar sürebiliyor ve oldukça karmaşık matematiksel hesaplamalar gerektiriyor. RIKEN ve uluslararası iş birliğiyle geliştirilen ASURA-FBPS-ML modeli, geleneksel simülasyonlarda aylar sürebilecek süreci birkaç haftaya indiriyor. Üstelik sonuçlar, süper bilgisayarlarla yapılan simülasyonlarla karşılaştırıldığında neredeyse aynı doğrulukta.

Ekip, galaksi oluşumu için N-gövde ve Düzleştirilmiş Parçacık Hidrodinamiği (SPH) yöntemlerini kullanan ASURA kodunu, kimyasal süreçleri simüle eden FBPS koduyla ve bir makine öğrenimi modeliyle birleştirdi. Araştırmacılar, yapay zekayı eğitmek için binlerce süpernova simülasyonundan veri besledi. Model, süpernova kabuğunun genişlemesinden gaz yoğunluğu ve sıcaklığı gibi kritik verileri kısa sürede öngörebiliyor.

Hız, doğruluk ve ölçek

Yeni yapay zeka destekli simülasyon, yıldız oluşumunu, galaksi dışına madde akışını ve evrimsel süreçleri dört kat daha hızlı simüle edebiliyor. En önemlisi, bu modelle daha büyük galaksiler, hatta Samanyolu kadar devasa sistemler yüksek çözünürlükte simüle edilebiliyor. Önceden yıllarca sürecek işlemler şimdi aylar içinde tamamlanabiliyor.

Araştırmacılar, bu yeni yöntemin sadece galaksilerin oluşumu değil, aynı zamanda yaşam için gerekli elementlerin nasıl oluştuğu konusunda da yeni bilgiler sunabileceğini belirtiyor. Samanyolu gibi büyük galaksilerin kökeni, yıldızlararası kimya ve yaşamın evrendeki izleri artık çok daha hızlı analiz edilebilecek.

Makine öğrenimi, evrenin evrimini anlamada süper bilgisayarlara meydan okuyor. Daha hızlı, daha büyük ölçekli ve detaylı simülasyonlar, hem astrofizikçiler hem de yaşamın kökenine ilgi duyan bilim insanları için yeni bir çağın kapısını aralıyor.