Астрофизикч хар нүхийг загварчлахдаа Codex-ийг хэрхэн ашиглаж байна вэ?

Хар нүхний эргэн тойрон дахь таталцал асар хүчтэй тул хангалттай ойртсон л бол юу ч, тэр байтугай гэрэл ч түүнээс зугтаж чадахгүй. Чи-кван Чан зэрэг астрофизикчид компьютерын загварчлал, ажиглалтын тусламжтайгаар хар нүхийг судалдаг. Гэвч өнөөгийн алгоритм, тооцоолох хүчин чадал нь эдгээр загварчлалыг бодит байдалд хэр ойртуулж болохыг хязгаарлаж байна.

Аризонагийн их сургууль болон Стюардын одон орон судлах төвийн судлаач Чан энэ асуудлыг шийдэхээр Codex ашиглаж байна.

Эйнштейний харьцангуйн ерөнхий онолыг шалгахад хамгийн тохиромжтой орчны нэг нь хар нүх гэж тэрээр хэлэв. Одоогоор энэ онол таталцлыг хамгийн сайн тайлбарлаж байна. Таталцал нь биетүүдийг хооронд нь татдаг хүч бус, харин масс, энерги орон зай, цаг хугацааг муруйлгасны үр дүн юм.

Чан 2019 онд хар нүхний анхны зургийг нийтэлсэн олон улсын Event Horizon Telescope (EHT) хамтын ажиллагааны багт ажилладаг. Тус баг хэт их масстай хар нүхний анхны видеог бүтээхээр M87 галактикийн төв дэх хар нүхийг онилон ажиглалтын өгөгдөл цуглуулж байна. 

Гэвч ажиглалтаас шинжлэх ухааны мэдлэг олж авахын тулд асар их өгөгдөл боловсруулах, өргөн цар хүрээтэй тооцооллын ажлыг зохион байгуулах, мөн орчлон ертөнцийн хамгийн эрс тэс нөхцөл дэх физикийн үзэгдлүүдийг загварчлах шаардлагатай.

Хар нүхнээс гэрэл гарч чаддаггүй тул эрдэмтэд түүний эргэн тойрон дахь үйл явдлын хаяа хэмээх заагийг судалдаг. Энэ заагийг давсан бодис буцаж гарч чадахгүй. “Энэ бол давсан л бол буцах аргагүй гадаргуу юм” гэж Чан хэлэв. Энэ заагийн яг гадна эргэлдэх бодисоос ялгарах гэрлийг астрофизикчид харж, хэмжиж, загварчилж чадна. 

EHT-ийн 2019 онд нийтэлсэн зурагт үйл явдлын хаяаны ойролцоох гэрэлтэх плазмын дунд хар нүхний сүүдэр харагддаг. Багийнхан ажиглалтаа тайлбарлахад ашигласан загварчлал, тооцооллын хэрэгслүүдийг боловсруулахад Чан хувь нэмэр оруулсан. Түүнээс хойш баг нь гэрэл зургаас видео руу шилжихийн хэрээр Чан болон түүний хамтран ажиллагчид багаж төхөөрөмж, ажиглалт хийх чадавхаа сайжруулсаар байна.

Спираль хөдөлгөөний хүндрэлийг шийдэх нь

Чан болон түүний багт тулгардаг хамгийн том саадын нэг нь хар нүхний эргэн тойрон дахь плазмыг загварчлах явдал юм. Плазм бол цахилгаан цэнэгтэй электрон, ионуудаас бүрдэх хэт халсан бодис юм.

Эрдэмтэд олон загварчлалдаа плазмыг хялбарчлан урсах орчин гэж үзээд, хар нүхний эргэн тойрон дахь хөдөлгөөнийг нь сайн судлагдсан тэгшитгэлүүдээр загварчилдаг. Электрон, ионууд нь хоорондоо байнга мөргөлддөг нягт ихтэй плазмын хувьд энэ арга боломжийн сайн үр дүнтэй. 

Гэвч Чан болон түүний хамтран ажиллагчдын судалж буй хэт их масстай хар нүхнүүдийн ойролцоох зарим хэсэгт плазм маш халуун, сийрэг тул бөөмс хоорондоо бараг тааралддаггүй. “Тэд хоорондоо бараг мөргөлддөггүй” гэж тэрээр хэлэв. Харин бөөмс ихэвчлэн соронзон орны шугамуудыг тойрон спираль хэлбэрээр хөдөлдөг. 

Энэ хөдөлгөөнийг зөв загварчлахын тулд судлаачид хар нүхний эргэн тойронд спираль замаар хурдтай хөдөлж буй хэдэн их наяд электрон, ионыг нэг бүрчлэн дагаж тооцоолох хэрэгтэй. Ердийн загварчлалд өчүүхэн эргэлт бүрийг тооцох ёстой учраас компьютер хугацааны маш жижиг алхмаар тооцоолол хийхэд хүрдэг.

Үүний улмаас дэлхийн хамгийн хурдан суперкомпьютерүүд хүртэл эрдэмтдийн үнэхээр судлахыг хүссэн том цар хүрээний үзэгдлийг загварчлахын оронд бөөмсийн эдгээр өчүүхэн хөдөлгөөнийг тооцоолоход ихэнх цагаа зарцуулж болзошгүй.

“Хар нүхний плазмыг бодит байдалд хэр ойр загварчилж чадахыг энэ асуудал хэдэн арван жилийн турш хязгаарлаж ирсэн” гэж Чан хэлэв.

Илүү сайн дижитал ихэр бүтээхийн тулд хиймэл оюун ухаан ашиглах нь

Математикийн шинэ аргууд эдгээр хязгаарлалтын заримыг даван туулахад тусалж магадгүй гэж Чан таамаглаж байв. Үндсэн санаа нь бөөмийн хөдөлгөөнийг загварчлалд дагаж тооцох математик аргыг өөрчлөх байлаа. Ингэснээр компьютер жижиг спираль эргэлт бүрийг шууд дагаж тооцох шаардлагагүй болно.

“Гэхдээ математикийн бүх боломжийг гараар судлахад асар их цаг орох байсан” гэж Чан хэлэв. Тиймээс тэрээр боломжит алгоритмууд гаргаж, мэдэгдэж буй шийдүүдтэй харьцуулан шалгахад туслуулахаар Codex ашиглаж эхэлсэн.

Codex олон боломжит арга санал болгосон ч бүгд зөв байсангүй. “Гэхдээ зүгээр ээ” гэж Чан хэлэв. “Шинжлэх ухааны ихэнх санаа бүтэлгүйтдэг. Гол нь эдгээр алгоритмыг шалгах боломжтой. Үр дүнтэй нэгийг олж чадвал өмнө нь боломжгүй байсан загварчлалуудыг хийх зам нээгдэж магадгүй.” 

Зарим хиймэл оюуны систем дүгнэлтэд хүрсэн алхмуудаа харуулахгүйгээр үр дүн гаргадаг. Харин Чаны баг өөрсдөө нягталж, туршиж, физикийн утгыг нь ойлгож болох тоон аргуудыг санал болгуулж, хэрэгжүүлэхийн тулд Codex ашигладаг.

Хэлний том загварууд алдаа гаргасаар байгаа бөгөөд олон эрдэмтэн судалгаанд хиймэл оюун ухаан ашиглахдаа болгоомжтой хандсан хэвээр байна. Гэхдээ шинжлэх ухааны санааг нарийн чанд шалгаж болдог учраас л шинжлэх ухаан өнөөгийн хиймэл оюуны системүүдийг ашиглахад хамгийн тохиромжтой салбаруудын нэг байж болох юм гэж Чан үздэг.

“Бид аливаа санааг Эйнштейн, авьяаслаг оюутан эсвэл хиймэл оюуны загвараас гарсан гэдгээр нь хүлээн зөвшөөрдөггүй” гэж тэрээр хэлэв. “Олон дахин шалгасны дараа л хүлээн зөвшөөрдөг.”

Чан хиймэл оюун ухааныг судлаачдад илүү олон санаа судлах, тэдгээрийг хурдан шалгах, нээлтийг хурдасгахад туслах хэрэгсэл гэж үздэг. Ингэхдээ үр дүнг баталгаажуулах, давтан гаргаж авах боломжтой байх зарчмыг хэвээр хадгална.

Чаны Codex-той хамт туршиж буй аргууд амжилттай болбол шинэ алгоритмууд яваандаа эрдэмтдэд хар нүхний эргэн тойрон дахь хэдэн их наяд бөөмийг загварчлах боломж олгож магадгүй. Ингэснээр судлаачид хэдэн арван жилийн турш судлах боломжгүй байсан физикийн үзэгдлүүдийг судалж чадна.