Bir astrofizikçi kara delik simülasyonlarında Codex'ten nasıl yararlanıyor?

Bir kara deliğin çevresindeki kütleçekim o kadar güçlüdür ki yeterince yaklaşan hiçbir şey, ışık bile, ondan kaçamaz. Chi-kwan Chan gibi astrofizikçiler, kara delikleri bilgisayar simülasyonları ve gözlemlerle inceliyor. Ancak mevcut algoritmalar ve hesaplama gücü, bu simülasyonların ne kadar gerçekçi olabileceğini sınırlıyor.

Arizona Üniversitesi ve Steward Gözlemevi'nde araştırmacı olan Chan, Codex ile bu soruna çözüm arıyor.

Chan'a göre kara delikler, Einstein'ın genel görelilik kuramını sınamak için en uygun yerler arasında. Bu kuram, kütleçekime dair şu an elimizdeki en iyi açıklamayı sunuyor: Kütleçekim, cisimleri birbirine çeken bir kuvvet değil, kütle ve enerjinin uzay ve zamanın dokusunu bükmesinin bir sonucu.

Chan, 2019'da ilk kara delik görüntüsünü yayımlayan uluslararası Olay Ufku Teleskobu (EHT) iş birliğinin bir üyesi. Ekip şu anda süper kütleli bir kara deliğin ilk videosunu oluşturmak için gözlem verileri topluyor ve M87 Galaksisi'nin merkezindeki kara deliğe odaklanıyor. 

Ancak gözlemlerden bilimsel bilgiye ulaşmak; muazzam miktarda veri işlemeyi, büyük ölçekli hesaplama iş akışlarını ve evrendeki en uç fiziksel koşullardan bazılarını modelleyebilen simülasyonları gerektiriyor.

Işık kara delikten kaçamadığı için bilim insanları, kara deliğin çevresinde olay ufku adı verilen bölgeyi inceliyor. Bu sınırı geçen madde artık kaçamıyor. Chan, “Bu, geri dönüşü olmayan bir yüzey” diyor. Bu sınırın hemen dışında dönen madde, astrofizikçilerin görebildiği, ölçebildiği ve simüle edebildiği ışık yayıyor. 

EHT'nin 2019'da yayımladığı görüntü, olay ufku yakınındaki parlayan plazmanın içinde bir kara deliğin gölgesini gösteriyordu. Chan, ekibin gözlemleri yorumlamak için kullandığı simülasyon ve hesaplama araçlarının geliştirilmesine katkıda bulundu. O zamandan beri ekip, durağan görüntülerden videolara doğru ilerlerken Chan ve meslektaşları da cihazlarını ve gözlem olanaklarını geliştirmeye devam ediyor.

Spiral hareket sorununa çözüm arayışı

Chan ve ekibinin önündeki en büyük engellerden biri, kara deliklerin çevresindeki plazmayı modellemek. Plazma, elektrik yüklü elektron ve iyonlardan oluşan, çok yüksek sıcaklıktaki maddedir.

Bilim insanları birçok simülasyonda plazmayı bir akışkan gibi ele alarak basitleştiriyor ve kara deliğin çevresindeki hareketini modellemek için iyi bilinen denklemleri kullanıyor. Bu yaklaşım, elektron ve iyonların sürekli birbiriyle çarpıştığı daha yoğun plazmalarda oldukça iyi sonuç veriyor. 

Ancak Chan ve meslektaşlarının incelediği süper kütleli kara deliklerin yakınındaki bazı bölgeler o kadar sıcak ve seyrek hâle geliyor ki parçacıklar nadiren karşılaşıyor. Chan, “Birbirleriyle pek çarpışmıyorlar” diyor. Bunun yerine parçacıklar çoğunlukla manyetik alan çizgilerinin etrafında spiral çizerek hareket ediyor. 

Bu davranışı doğru modellemek için araştırmacıların, kara deliğin çevresinde hızla sarmal hareket yapan trilyonlarca elektron ve iyonu takip etmesi gerekiyor. Standart simülasyonlar en küçük dönüşü bile hesaplamak zorunda olduğundan bilgisayarların son derece küçük zaman adımlarıyla ilerlemesi gerekiyor.

Bu nedenle dünyanın en hızlı süper bilgisayarları bile zamanlarının çoğunu, bilim insanlarının asıl incelemek istediği büyük ölçekli davranışı simüle etmek yerine bu küçücük parçacık hareketlerini hesaplamakla geçirebiliyor.

Chan, “Bu durum, onlarca yıldır kara delik plazmasını ne kadar gerçekçi simüle edebileceğimizi sınırlıyor” diyor.

Yapay zekâyla daha iyi bir dijital ikiz oluşturmak

Chan, yeni matematiksel tekniklerin bu sınırlamalardan bazılarını aşmaya yardımcı olabileceğini düşünüyordu. Temel fikir, simülasyonun parçacık hareketini takip etme biçimini matematiksel olarak değiştirmekti. Böylece bilgisayarın her küçük spirali doğrudan takip etmesi gerekmeyecekti.

Chan, “Ama tüm matematiksel olasılıkları elle araştırmak çok uzun zaman alırdı” diyor. Bu yüzden olası algoritmaları türetmek ve bunları bilinen çözümlerle karşılaştırarak sınamak için Codex'e başvurdu.

Codex, hepsi doğru olmasa da pek çok olası yaklaşım üretti. Chan, “Ama bunun bir sakıncası yok” diyor. “Bilimsel fikirlerin çoğu başarısız olur. Önemli olan, bu algoritmaların sınanabilir olması. İşe yarayan bir algoritma bulduğunuzda, daha önce mümkün olmayan simülasyonların önü açılabilir.” 

Bazı yapay zekâ sistemleri, sonuca ulaşırken izledikleri adımları göstermeden sonuç verebiliyor. Ancak Chan'ın ekibi Codex'i, inceleyebilecekleri, sınayabilecekleri ve fiziksel açıdan anlamlandırabilecekleri sayısal yöntemler önermesi ve uygulaması için kullanıyor.

Büyük dil modelleri hâlâ hata yapıyor ve birçok bilim insanı araştırmalarda yapay zekâ kullanmaya temkinli yaklaşıyor. Ancak Chan, tam da bilimsel fikirler titizlikle sınanabildiği için bilimin, günümüz yapay zekâ sistemlerinin en iyi kullanım alanlarından biri olabileceğine inanıyor.

“Bir fikri Einstein'dan, parlak bir öğrenciden ya da bir yapay zekâ modelinden geldiği için kabul etmiyoruz” diyor. “Ancak tekrar tekrar sınadıktan sonra kabul ediyoruz.”

Chan, yapay zekâyı araştırmacıların doğrulama ve tekrarlanabilirlik ilkelerinden ödün vermeden daha fazla fikri keşfetmesine, daha hızlı sınamasına ve keşif sürecini hızlandırmasına yardımcı olabilecek bir araç olarak görüyor.

Chan'ın Codex ile sınadığı yaklaşımlar başarılı olursa yeni algoritmalar, zamanla bilim insanlarının kara deliklerin çevresindeki trilyonlarca parçacığı simüle etmesini sağlayabilir. Bu da araştırmacıların onlarca yıldır inceleyemediği fiziksel süreçleri araştırmasına olanak tanıyabilir.