Gözlem, Simülasyon ve Yapay Zekanın Ortaya Koyduğu Evren

Öne Çıkanlar

Sanatçının bu araştırmayı görselleştirmesi. Gürültüyü geri almak ve evrenin gerçek şeklini bulmak için AI odaklı veri analizini kullanmak. Kredi: İstatistiksel Matematik Enstitüsü

Japon gökbilimciler, gökada şekillerindeki rastgele varyasyonlar nedeniyle astronomik verilerdeki gürültüyü ortadan kaldırmak için yeni bir yapay zeka (AI) tekniği geliştirdiler. Süper bilgisayar simülasyonları tarafından oluşturulan büyük sahte veriler üzerinde kapsamlı eğitim ve testlerden sonra, bu yeni aracı Japonya’nın Subaru Teleskobu’ndan alınan gerçek verilere uyguladılar ve bu yöntemin kullanılmasından elde edilen kütle dağılımının Evrenin şu anda kabul edilen modelleriyle tutarlı olduğunu buldular. Bu, mevcut ve planlanan astronomi araştırmalarından elde edilen büyük verileri analiz etmek için güçlü ve yeni bir araçtır.

Geniş alan araştırma verileri, kütleçekimsel merceklenme modellerinin ölçümleri yoluyla Evren’in büyük ölçekli yapısını incelemek için kullanılabilir. Kütleçekimsel merceklemede, bir gökada kümesi gibi ön plandaki bir nesnenin yerçekimi, daha uzak bir gökada gibi bir arka plan nesnesinin görüntüsünü bozabilir. “Horus’un Gözü” gibi yerçekimsel merceklenmenin bazı örnekleri açıktır. Çoğunlukla gizemli “karanlık” maddeden oluşan büyük ölçekli yapı, uzak galaksilerin şekillerini de bozabilir, ancak beklenen mercek etkisi hafiftir. Ön plandaki karanlık madde dağılımlarının bir haritasını oluşturmak için bir bölgedeki birçok gökadanın ortalamasını almak gerekir.

Ancak birçok galaksi görüntüsüne bakma tekniği bir sorunla karşılaşıyor, bazı galaksiler doğuştan biraz ilginç görünüyor. Kütleçekimsel merceklenme ile bozulmuş bir galaksi görüntüsü ile gerçekte bozulmuş bir galaksi arasında ayrım yapmak zordur . Bu, şekil gürültüsü olarak adlandırılır ve evrenin büyük ölçekli yapısını inceleyen araştırmalarda sınırlayıcı faktörlerden biridir.

Gözlem, simülasyon ve yapay zeka, net bir evreni ortaya çıkarmak için güçlerini birleştiriyor
Bu çalışmada kullanılan yapay zekanın şeması, bir çekişmeli üretici ağ (GAN). Görüntü üreteci G olarak adlandırılan ilk ağ, gürültülü bir mercek haritasından gürültü giderilmiş bir mercek haritasını tahmin eder ve çıkarır. İkinci ağ, görüntü ayırıcı D, G tarafından oluşturulan mercek haritasını gerçek gürültüsüz mercek haritasıyla karşılaştırır ve G tarafından oluşturulan görüntünün sahte olduğunu tanımlar. İki ağa çok sayıda gürültülü/gürültüsüz mercek harita çifti girerek G, orijinallere daha yakın mercek haritaları yapmak üzere eğitilir ve D, G tarafından yapılan sahtekarlıkları daha doğru bir şekilde tespit etmek için eğitilir. Bu çalışmada , kararlı bir ağ oluşturmak için ATERUI II kullanılarak sayısal simülasyonlardan elde edilen 25.000 çift gürültülü ve gürültüsüz lens haritası kullanıldı. En sonunda, eğitimli bir görüntü üreteci G, fiilen gözlemlenen gürültülü gözlemsel mercek haritasına dayalı olarak gürültü giderilmiş bir mercek haritasını tahmin eder. Kredi bilgileri: NAOJ

Japon gökbilimcilerden oluşan bir ekip, şekil gürültüsünü telafi etmek için, Subaru Teleskobu’ndan alınan gerçek verilere dayalı 25.000 sahte gökada kataloğu oluşturmak için ilk olarak dünyanın astronomiye adanmış en güçlü süper bilgisayarı olan ATERUI II’yi kullandı. Daha sonra bu mükemmel bilinen yapay veri kümelerine gerçekçi gürültü eklediler ve sahte verilerden merceklenen karanlık maddeyi istatistiksel olarak kurtarmak için bir yapay zekayı eğittiler.

Eğitimden sonra, AI daha önce gözlemlenemeyen ince detayları kurtarabildi ve kozmik karanlık madde hakkındaki anlayışımızı geliştirmeye yardımcı oldu. Ardından, bu yapay zekayı gökyüzünün 21 derece karesini kapsayan gerçek veriler üzerinde kullanan ekip, standart kozmolojik modelle tutarlı bir ön plan kütlesi dağılımı buldu.

Ekibin lideri Masato Shirasaki, “Bu araştırma, farklı araştırma türlerini birleştirmenin faydalarını gösteriyor: gözlemler, simülasyonlar ve yapay zeka veri analizi ” diyor ve ekliyor: “Bu büyük veri çağında, uzmanlıklar arasındaki geleneksel sınırları aşmamız gerekiyor ve verileri anlamak için mevcut tüm araçları kullanın, diyor. Bunu yapabilirsek, astronomi ve diğer bilimlerde yeni alanlar açacaktır.” diye ekliyor.

Bu yazı Astraphysic.com tarafından Türkçeye aktarılmış olup yazının aslı phys.org sitesine aittir, orijinaline mümkün olduğunca sadık kalmak koşuluyla dilimize çevirilmis olsa da editoryal tarafından katkıda bulunulmuştur. Bu sebeple Astraphysic.com içerik izinlerine tabidir. Astraphysic.com referans gösterilmek koşuluyla kullanıma izin verilmiştir.

Yazının aslı için: https://phys.org/news/2021-07-simulation-ai-reveal-universe.html

Çeviri: Sinan YAVUZ

Diğer Yazılar

Okuyucu Yorumları

Bir Cevap Yazın

Popüler İçerikler