Si e përdor një astrofizikan Codex për të simuluar vrimat e zeza

Graviteti rreth një vrime të zezë është aq i fortë, sa asgjë, madje as drita, nuk mund t’i shpëtojë pasi i afrohet mjaftueshëm. Astrofizikanë si Chi-kwan Chan i studiojnë vrimat e zeza përmes simulimeve kompjuterike dhe vëzhgimeve. Por algoritmet dhe fuqia llogaritëse e sotme kufizojnë saktësinë me të cilën këto simulime mund të pasqyrojnë realitetin.

Me Codex, Chan — studiues në Universitetin e Arizonës dhe në Observatorin Steward — po punon për zgjidhjen e këtij problemi.

Vrimat e zeza janë ndër vendet më të përshtatshme për të testuar teorinë e relativitetit të përgjithshëm të Ajnshtajnit, tha ai. Kjo teori është aktualisht shpjegimi ynë më i mirë për gravitetin: në vend që të jetë një forcë që i tërheq objektet drejt njëri-tjetrit, graviteti është rezultat i lakimit të hapësirës dhe kohës nga masa dhe energjia.

Chan është pjesë e bashkëpunimit ndërkombëtar Event Horizon Telescope (EHT), i cili publikoi imazhin e parë të një vrime të zezë në vitin 2019. Ekipi po mbledh të dhëna vëzhgimi për të krijuar videon e parë të një vrime të zezë supermasive, duke u përqendruar tek ajo në qendër të galaktikës M87. 

Por kthimi i vëzhgimeve në njohuri shkencore kërkon përpunimin e sasive të jashtëzakonshme të të dhënave, procese llogaritëse në shkallë të gjerë dhe simulime të afta për të modeluar disa nga dukuritë fizike më ekstreme në univers.

Meqë drita nuk mund t’i shpëtojë një vrime të zezë, shkencëtarët studiojnë zonën rreth saj, të quajtur horizonti i ngjarjeve, një kufi përtej të cilit lënda nuk mund të largohet. “Është një sipërfaqe përtej së cilës nuk ka kthim”, tha Chan. Lënda që rrotullohet pak jashtë këtij kufiri lëshon dritë që astrofizikanët mund ta shohin, ta matin dhe ta simulojnë. 

Imazhi i publikuar nga EHT në vitin 2019 tregonte hijen e një vrime të zezë të rrethuar nga plazma e ndritshme pranë horizontit të ngjarjeve. Chan ndihmoi në zhvillimin e mjeteve të simulimit dhe llogaritjes që ekipi përdori për të interpretuar vëzhgimet. Që atëherë, Chan dhe kolegët e tij kanë vazhduar të përmirësojnë instrumentet dhe aftësitë e tyre vëzhguese, ndërsa ekipi kalon nga imazhet statike te videot.

Përballja me problemin e lëvizjes spirale

Një nga pengesat më të mëdha për Chan dhe ekipin e tij është modelimi i plazmës rreth vrimave të zeza. Plazma është lëndë në temperaturë jashtëzakonisht të lartë, e përbërë nga elektrone dhe jone me ngarkesë elektrike.

Në shumë simulime, shkencëtarët e thjeshtojnë paraqitjen e plazmës duke e trajtuar si një fluid dhe duke përdorur ekuacione të njohura për të modeluar lëvizjen e saj rreth një vrime të zezë. Kjo funksionon mjaft mirë në plazmën më të dendur, ku elektronet dhe jonet përplasen vazhdimisht me njëri-tjetrin. 

Por pranë vrimave të zeza supermasive që po studiojnë Chan dhe kolegët e tij, disa zona bëhen aq të nxehta dhe të rralluara, sa grimcat rrallë ndeshen me njëra-tjetrën. “Në fakt, ato nuk përplasen me njëra-tjetrën”, tha ai. Në vend të kësaj, grimcat kryesisht lëvizin në trajektore spirale rreth vijave të fushës magnetike. 

Për ta modeluar saktë këtë sjellje, studiuesit duhet të ndjekin mijëra miliarda elektrone dhe jone teksa lëvizin me shpejtësi në trajektore spirale rreth një vrime të zezë. Simulimet standarde duhet të llogarisin çdo rrotullim të imët, duke i detyruar kompjuterët të përdorin hapa kohorë jashtëzakonisht të vegjël.

Si pasojë, edhe superkompjuterët më të shpejtë në botë mund ta kalojnë pjesën më të madhe të kohës duke llogaritur këto lëvizje tejet të vogla të grimcave, në vend që të simulojnë sjelljen në shkallë më të gjerë që shkencëtarët duan të studiojnë.

“Për dekada me radhë, kjo na ka kufizuar në simulimin sa më realist të plazmës së vrimave të zeza”, tha Chan.

Përdorimi i IA-së për të ndërtuar një binjak digjital më të mirë

Chan mendonte se teknika të reja matematikore mund të ndihmonin në kapërcimin e disa prej këtyre kufizimeve. Ideja bazë ishte të ndryshohej matematikisht mënyra se si simulimi ndiqte lëvizjen e grimcave, në mënyrë që kompjuteri të mos kishte më nevojë të ndiqte drejtpërdrejt çdo spirale të imët.

“Por shqyrtimi me dorë i të gjitha mundësive matematikore do të kishte kërkuar jashtëzakonisht shumë kohë”, tha Chan. Prandaj iu drejtua Codex për ta ndihmuar të nxirrte algoritme të mundshme dhe t’i testonte duke i krahasuar me zgjidhje të njohura.

Codex gjeneroi shumë qasje të mundshme — jo të gjitha të sakta. “Por kjo nuk është problem”, tha Chan. “Shumica e ideve shkencore dështojnë. Rëndësi ka që këto algoritme mund të testohen. Sapo të gjesh një që funksionon, ai mund të bëjë të realizueshme simulime që më parë ishin të pamundura.” 

Disa sisteme të IA-së mund të japin rezultate pa treguar hapat që ndoqën për të arritur në përfundimet e tyre. Por grupi i Chan përdor Codex për të propozuar dhe zbatuar skema numerike që mund t’i shqyrtojnë, t’i testojnë dhe t’i kuptojnë nga pikëpamja fizike.

Modelet e mëdha gjuhësore ende bëjnë gabime dhe shumë shkencëtarë mbeten të kujdesshëm ndaj përdorimit të IA-së në kërkimin shkencor. Por Chan beson se shkenca mund të jetë një nga fushat më të përshtatshme për përdorimin e sistemeve të sotme të IA-së, pikërisht sepse idetë shkencore mund të testohen me rigorozitet.

“Ne nuk e pranojmë një ide sepse vjen nga Ajnshtajni, nga një student i shkëlqyer apo nga një model i IA-së”, tha ai. “E pranojmë vetëm pas testimeve të përsëritura.”

Chan e sheh IA-në si një mjet që mund t’i ndihmojë studiuesit të eksplorojnë më shumë ide, t’i testojnë më shpejt dhe të përshpejtojnë zbulimet, duke u mbështetur gjithnjë te verifikimi dhe mundësia për të riprodhuar rezultatet.

Nëse qasjet që Chan po teston me Codex kanë sukses, algoritmet e reja mund t’u mundësojnë në të ardhmen shkencëtarëve të simulojnë mijëra miliarda grimca rreth vrimave të zeza. Kjo do t’u mundësonte studiuesve të studionin dukuri fizike që për dekada kanë mbetur jashtë mundësive të tyre kërkimore.