Bir qrup alim kosmologiyanı öyrənmək üçün köklü şəkildə yeni bir üsulla qarşılaşmış ola bilər.
Kosmoloqlar adətən kainatın tərkibini onun mümkün qədər çox hissəsini müşahidə edərək müəyyən edirlər. Lakin bu tədqiqatçılar müəyyən etdilər ki, maşın öyrənmə alqoritmi tək modelləşdirilmiş qalaktikanı diqqətlə araşdıra və onun mövcud olduğu rəqəmsal kainatın ümumi tərkibini proqnozlaşdıra bilər - mikroskop altında təsadüfi qum dənəciyini təhlil etmək və Avrasiyanın kütləsini təyin etmək kimi. Belə görünür ki, maşınlar gələcəkdə astronomlara sadəcə elementar tikinti bloklarını öyrənməklə həqiqi kosmos haqqında geniş miqyaslı nəticələr çıxarmağa imkan verə biləcək bir nümunə kəşf ediblər.
“Bu, tamamilə fərqli bir fikirdir. Bu milyonlarla qalaktikaları ölçmək əvəzinə, sadəcə birini götürə bilərsiniz. Təəccüblüdür ki, o, işləyir”.
Bu baş verməməli idi. İnanılmaz kəşf Vilaeskuza-Navarronun Prinston Universitetinin tələbəsi Yupiter Dininə bir qalaktikanın xüsusiyyətlərini nəzərə alaraq bir neçə kosmoloji atributunu təxmin edə bilən neyron şəbəkəsi qurmağı tapşırıb. Problem sadəcə Dekanı maşın öyrənməsi ilə tanış etmək idi. Sonra kompüterin maddənin ümumi sıxlığını hesabladığını gördülər. Villaescuza-Navarro, "Mən tələbənin səhv etdiyini düşündüm" dedi. "İnanmaq, düzünü desəm, mənim üçün bir az çətin oldu."
Tədqiqatçılar Kosmologiya və Astrofizika Maşın Öyrənməsi ilə Modelləşdirmə (CAMELS) layihəsi çərçivəsində yaradılmış 2000 rəqəmsal kainatı təhlil ediblər. Bu kainatların tərkibinə görə 10%-dən 50%-ə qədər maddə var, qalanları isə kainatın daha sürətli və daha sürətli genişlənməsinə səbəb olan qaranlıq enerjidir (Əsl kosmosumuz qaranlıq və görünən maddənin təxminən üçdə biri və qaranlıq enerjinin üçdə ikisidir) . Simulyasiya irəlilədikcə qaranlıq maddə və görünən maddə qalaktikalara birləşdi. Simulyasiyalara həmçinin fövqəlnovalar və superkütləvi qara dəliklərdən ejecta kimi mürəkkəb hadisələrin kobud şəkildə işlənməsi daxildir.
Dekanın neyron şəbəkəsi bu müxtəlif rəqəmsal kainatlarda təxminən 1 milyon simulyasiya edilmiş qalaktikaları tədqiq etdi. O, tanrıya bənzəyən nöqteyi-nəzərdən hər bir qalaktikanın ölçüsünü, tərkibini, kütləsini və ondan çox başqa xüsusiyyətlərini bilirdi. O, bu nömrələr siyahısını ana kainatdakı maddənin sıxlığı ilə əlaqələndirməyə çalışdı.
Müvəffəq oldu. Əvvəllər tədqiq etmədiyi onlarla kainatdan minlərlə yeni qalaktika üzərində sınaqdan keçirildikdə, neyron şəbəkə kosmik maddənin sıxlığını 10% dəqiqliklə proqnozlaşdıra bildi. "Hansı qalaktikaya baxmağınızın əhəmiyyəti yoxdur, heç kim bunun mümkün olacağını düşünmürdü" dedi Villaescuza-Navarro.
Həmçinin maraqlıdır:
- “Space Entertainment Enterprise” 2024-cü ildə kosmik filmlər studiyasını işə salacaq
- Amazon Alexa, Artemis I kosmik missiyasında NASA-nın rəqəmsal köməkçisi olacaq
Alqoritmin performansı tədqiqatçıları heyrətləndirdi, çünki qalaktikalar xaotik obyektlərdir. Bəziləri bir anda əmələ gəlir, bəziləri isə qonşularını yeyərək böyüyür. Nəhəng qalaktikalar öz maddələrini saxlamağa meyllidirlər, cırtdan qalaktikalardakı fövqəlnovalar və qara dəliklər isə görünən maddələrinin çoxunu çıxara bilirlər.
Bir şərh belədir ki, "Kainat və/yaxud qalaktikalar bizim təsəvvür etdiyimizdən daha sadədir". Komanda neyron şəbəkənin necə bu qədər müdrik olduğunu anlamağa çalışaraq altı ay sərf etdi. Onlar alqoritmin sıxlığı qalaktikaların özündən deyil, simulyasiya kodundan əldə etmək üçün sadəcə bir yol tapmadığına əmin olmaq üçün yoxladılar. Tədqiqatçılar bir sıra təcrübələr vasitəsilə alqoritmin kosmik sıxlığı necə təyin etdiyini başa düşdülər. Şəbəkəni dəfələrlə yenidən hazırlayaraq, müxtəlif qalaktik xassələri sistematik şəkildə gizlətməklə, diqqətini ən vacib atributlara yönəldiblər.
Neyroşəbəkə təxminən 17 qalaktik xüsusiyyət ilə maddənin sıxlığı arasında daha dəqiq və mürəkkəb əlaqəni ortaya qoydu. Bu əlaqə qalaktika birləşmələrinə, ulduz partlayışlarına və qara dəlik püskürmələrinə baxmayaraq davam edir.
Tədqiqat göstərir ki, nəzəriyyədə Süd Yolunun və bəlkə də yaxınlıqdakı bir neçə başqa qalaktikanın hərtərəfli tədqiqi kainatımızdakı maddənin son dərəcə dəqiq ölçülməsinə imkan verə bilər. Villaescuz-Navarronun sözlərinə görə, belə bir təcrübə, kainatdakı üç növ neytrinoların naməlum kütlələrinin cəmi kimi digər kosmik əhəmiyyəti olan nömrələrə də ipucu verə bilər.
Tədqiqatçılar sevinin ki, neyron şəbəkəsi iki müstəqil simulyasiyanın qarışıq qalaktikalarında nümunələr tapa bildi. Rəqəmsal kəşf real kosmosun böyük və kiçik arasında oxşar əlaqəyə malik ola biləcəyi ehtimalını artırır.
Bu çox yaxşı haldır. Bütün kainat və bir qalaktika arasında əlaqə yaradır.
Həmçinin oxuyun:
- Astronomlar qalaktik dumanlıqların yeni sinfini kəşf ediblər
- Alimlər ilk dəfə olaraq qara dəliklərin eksantrik birləşməsini təsdiqləyiblər