Yapay Zeka Uzak Dünyaların Gökyüzünü Nasıl Çözüyor?
Araştırmacılar , özellikle bulutlardan gelen ışık saçılım etkilerinin daha hassas bir şekilde modellenmesine olanak tanıyan fizik tabanlı sinir ağları (PINN’ler) kullanarak, dış gezegen atmosferlerinin anlaşılmasında önemli bir ilerleme kaydettiler .
Birçok saygın kurumun ortak çalışmasıyla ortaya çıkan bu atılım, yapay zekanın, özellikle James Webb Uzay Teleskobu’ndan gelen yeni verilerden yararlanarak, dış gezegenlerden elde edilen spektral verilerin analizini iyileştirmesini sağlıyor .
Gezegen Dışı Atmosfer Analizinde Çığır Açan Gelişme
LMU, ORIGINS Mükemmellik Kümesi, Max Planck Dünya Dışı Fizik Enstitüsü (MPE) ve ORIGINS Veri Bilimi Laboratuvarı’ndan (ODSL) bilim insanları, gezegen dışı atmosferlerin analizinde önemli bir atılım gerçekleştirdiler . Fizik bilgili sinir ağlarını (PINN’ler) kullanarak, bu atmosferlerdeki karmaşık ışık saçılımının modellemesini geliştirdiler ve daha önce hiç olmadığı kadar yüksek bir hassasiyete ulaştılar. Bu yenilikçi yaklaşım, bulutların rolüne dair yeni bakış açıları sunuyor ve uzak dünyalar hakkındaki bilgimizi önemli ölçüde artırabilir.
Uzak ötegezegenler yıldızlarının önünden geçtiklerinde yıldız ışığının küçük bir kısmını engellerken, daha da küçük bir kısmı gezegen atmosferine nüfuz eder. Bu etkileşim, kimyasal bileşim, sıcaklık ve bulut örtüsü gibi atmosferin özelliklerini yansıtan ışık spektrumunda değişikliklere yol açar.
Ancak bu ölçülen spektrumları analiz edebilmek için bilim insanlarının kısa sürede milyonlarca sentetik spektrumu hesaplayabilen modellere ihtiyacı vardır. Sadece hesaplanan spektrumları ölçülen spektrumlarla karşılaştırarak gözlemlenen dış gezegenlerin atmosferik bileşimi hakkında bilgi edinebiliriz. Dahası, James Webb Uzay Teleskobu’ndan (JWST) gelen oldukça ayrıntılı yeni gözlemler eşit derecede ayrıntılı ve karmaşık atmosferik modeller gerektirir.
Fizik Bilgili Sinir Ağlarıyla Gelişmiş Modelleme
Gezegen dışı araştırmaların önemli bir yönü atmosferdeki ışık saçılmasıdır, özellikle bulutlardan saçılma. Önceki modeller bu saçılmayı tatmin edici bir şekilde yakalayamadı ve bu da spektral analizde yanlışlıklara yol açtı. Fizik bilgisine sahip sinir ağları, karmaşık denklemleri verimli bir şekilde çözebildikleri için burada belirleyici bir avantaj sunuyor. Yeni yayınlanan çalışmada, araştırmacılar bu tür iki ağı eğittiler. Işık saçılmasını hesaba katmadan geliştirilen ilk model, çoğunlukla yüzde birin altındaki bağıl hatalarla etkileyici bir doğruluk gösterdi . Bu arada, ikinci model, gökyüzünün Dünya’da mavi görünmesine neden olan aynı etki olan sözde Rayleigh saçılmasının yaklaşımlarını içeriyordu. Bu yaklaşımların daha fazla geliştirilmesi gerekse de, sinir ağı karmaşık denklemi çözebildi ve bu da önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.
Disiplinlerarası İşbirliğinin Avantajları
Bu yeni bulgular, LMU Münih’teki fizikçiler, ORIGINS Mükemmeliyet Kümesi, Max Planck Dünya Dışı Fizik Enstitüsü (MPE) ve fizikte yeni yapay zeka tabanlı yöntemlerin geliştirilmesinde uzmanlaşmış ORIGINS Veri Bilimi Laboratuvarı’ndan (ODSL) gelen benzersiz disiplinlerarası iş birliği sayesinde mümkün oldu.
“Bu sinerji yalnızca gezegen dışı araştırmaları ilerletmekle kalmıyor, aynı zamanda fizikte yapay zeka tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi için yeni ufuklar açıyor,” diye açıklıyor LMU’dan çalışmanın baş yazarı David Dahlbüdding. “Gelecekte disiplinler arası iş birliğimizi daha da genişleterek bulutlardan gelen ışığın saçılmasını daha büyük bir hassasiyetle simüle etmek ve böylece sinir ağlarının potansiyelinden tam olarak yararlanmak istiyoruz.”
