Bilim insanları, Samanyolu’nun 100 milyar yıldızını modelleyen ilk simülasyonu oluşturdu; yapay zekâ, galaksi ölçeğindeki fiziği önceki yöntemlerden 100 kat hızlı çalıştırıyor.
Yapay zekâ destekli, çığır açan yeni bir Samanyolu simülasyonu, bilim insanlarına galaksimizin nasıl evrildiğine dair şimdiye kadarki en ayrıntılı bakışı sunuyor.
Evrimin 10.000 yılı boyunca 100 milyardan fazla tekil yıldızı izleyen model, astrofizikçilerin onlarca yıldır peşinden koştuğu olağanüstü bir çözünürlük düzeyi sunuyor.
Bugüne kadar en gelişmiş simülasyonlar yıldızları büyük gruplar halinde bir araya getirerek, galaksilerin nasıl büyüyüp değiştiğini belirleyen küçük ölçekli fiziği yumuşatıyordu.
Yeni yöntem bunu tamamen değiştiriyor. derin öğrenme ile geleneksel, fizik temelli modellemeyi birleştiren ekip, önceki tekniklerden 100 kat daha hızlı ve 100 kat fazla yıldız kullanarak galaksi ölçeğinde bir simülasyon üretebildi.
Galaksimizi simüle etmek neden bu kadar zor?
Samanyolu’nun nasıl oluştuğunu ve evrimini sürdürdüğünü anlamak için bilim insanlarının, galaksinin geniş sarmal yapısından tekil yıldızlar ve süpernovaların davranışlarına kadar her şeyi yakalayan modellere ihtiyacı var.
Ancak işin içinde olan fizik, yani yerçekimi, gaz dinamiği, kimyasal zenginleşme ve patlayıcı yıldız ölümleri, birbirinden çok farklı zaman ölçeklerinde gerçekleşiyor.
Süpernova patlamaları gibi hızlı olayları yakalamak, simülasyonun çok küçük adımlarla ilerlemesini gerektiriyor; bu, hesaplama açısından o kadar zorlayıcı bir süreç ki galaktik tarihin bir milyar yılını modellemek onlarca yıl sürebiliyor.
Yapay zekâ kısayolu
Projeyi, Japonya’daki RIKEN Disiplinlerarası Teorik ve Matematiksel Bilimler Merkezi (iTHEMS) araştırmacısı Keiya Hirashima, Tokyo Üniversitesi ve Barselona Üniversitesi’nden meslektaşlarıyla birlikte yürüttü. Çalışma yakın zamanda SC'25’te (Yüksek Performanslı Hesaplama, Ağ, Depolama ve Analiz Uluslararası Konferansı) sunuldu.
Hirashima’nın ekibi bu sorunu, derin öğrenme tabanlı bir vekil model tanıtarak çözdü. Süpernovaların davranışlarına ilişkin yüksek çözünürlüklü simülasyonlarla eğitilen yapay zekâ, bir patlamanın ardından 100.000 yıl boyunca gazın nasıl dağıldığını öngörmeyi öğrendi.
Böylece ana simülasyon, tekil süpernova olaylarının ayrıntısını korurken çok daha hızlı ilerleyebildi. Yaklaşım, Japonya’daki Fugaku süper bilgisayarının ve Tokyo Üniversitesi’nin Miyabi sisteminin verileri kullanılarak doğrulandı.
Ortaya, tek tek yıldız düzeyinde gerçek çözünürlüğe ulaşan ve çok daha verimli çalışan, tam ölçekli bir Samanyolu simülasyonu çıktı.
Artık galaktik evrimin 1 milyon yılı yalnızca 2,78 saat sürüyor; bu da 36 yıl yerine yaklaşık 115 günde bir milyar yılın simüle edilebileceği anlamına geliyor.
'Bilimsel keşif için gerçek bir araç'
Bu başarı astrofizik için bir dönüm noktası olsa da etkileri uzay biliminin çok ötesine uzanıyor.
Makale, "Çalışmamıza benzer yöntemler kozmik büyük ölçekli yapı oluşumu, kara delik akresyonu ve hava durumu, iklim ile türbülans simülasyonlarına uygulanabilir" diyor.
Bu tür hibrit yapay zekâ-fizik yöntemleri söz konusu modelleri çarpıcı biçimde hızlandırabilir; onları hem daha hızlı hem de daha doğru hale getirebilir.
Hirashima, "Yapay zekâyı yüksek performanslı hesaplamayla entegre etmenin, hesaplamalı bilimlerde çok ölçekli ve çok fizikli sorunlara nasıl yaklaştığımıza dair temel bir değişimi işaret ettiğine inanıyorum" dedi.
Şu ifadeyi de ekledi: "Bu başarı, yapay zekâyla hızlandırılan simülasyonların örüntü tanımanın ötesine geçerek bilimsel keşif için gerçek bir araca dönüşebileceğini gösteriyor; yaşamın oluşumunda rol oynayan elementlerin galaksimizde nasıl ortaya çıktığını izlememize yardımcı oluyor."
Ekibin bir sonraki adımı, tekniği daha da ölçeklemek ve Dünya sistemi modellemesine yönelik uygulamalarını keşfetmek olacak.