HABER MERKEZİ
Oluşturulma tarihi: 24 Kasım 2025 12:20
Samanyolu’nda 100 milyardan fazla yıldız var; Her biri doğar, yaşlanır ve bazen süpernova patlamalarında şiddetli bir şekilde ölür. Astrofizikçilerin yıllardır hayali, bu dev galaksinin tam bir “dijital ikizi” oluşturmak ve galaksilerin bilgisayar ortamında nasıl oluştuğunu ve geliştiğini test etmekti. Ancak iş uygulamaya gelince, her zaman bilgi işlem gücünün engeli tarafından engelleniyorlar.
Artık ilk kez yapay zeka sayesinde bu engel ciddi anlamda aşıldı. Japonya’daki RIKEN enstitüsünden Keiya Hirashima liderliğindeki ekip, Samanyolu’ndaki her yıldızı temsil eden bir simülasyon geliştirmeyi başardı. Yeni model, 10 bin yıllık “galaktik zaman” boyunca 100 milyar yıldızın davranışını takip ediyor ve yüksek performanslı bilgi işlem dünyasının en önemli toplantılarından biri olan Süper Hesaplama Konferansı’nda sunuldu.
DİJİTAL GALAKSİNİN RÜYASI
Bugüne kadarki en gelişmiş galaksi simülasyonları bile ölçek sınırlamalarıyla boğuşmuştur. Bu modellerde tek bir “parçacık” yaklaşık 100 yıldızdan oluşan bir kümeyi temsil ediyordu. Başka bir deyişle, hesaplamalar yıldızları tek tek değil, bir paket olarak değerlendiriyordu. Bu nedenle, tek bir süpernova patlamasının çevredeki gazı nasıl dağıttığı gibi kritik ayrıntılar istatistiksel “bulanıklık” içinde kaybolmuştur.
Asıl sorun sadece yıldızların sayısı değil, zaman adımıydı. Bir süpernovanın patlamasını ve çevredeki gazın hızla genişlemesini yakalamak için simülasyonun çok küçük zaman aralıklarında ilerlemesi gerekiyor. Zaman adımı küçüldükçe, gereken işlem gücü katlanarak artar. Hesaplamalara göre, klasik yöntemlerle Samanyolu yıldızını yıldız yıldız çözmeye çalışsaydınız, galaksideki her milyon yılda bir simüle etmek yüzlerce saatlik süper bilgisayar zamanını alırdı. 1 milyar yıllık bir evrim senaryosu için bu, onlarca yıllık sürekli çalışma anlamına gelir.
“Daha hızlı hale getirmek için daha fazla işlemci ekleyelim” çözümü de işe yaramıyor; Belli bir noktadan sonra verim düşüyor ve enerji tüketimi mantıksız seviyelere çıkıyor.
KISAYOL YAPAY ZEKA
Hirashima ve ekibinin imdadına “derin öğrenme” adı verilen bir yapay zeka tekniği yetişti. Araştırmacılar, yüksek çözünürlüklü süpernova simülasyonlarıyla bir yapay zeka modelini eğittiler. Amaç, patlamayı çevreleyen gazın bir süpernova patlamasını takip eden 100.000 yıl içinde nasıl genişleyeceğini ve dağılacağını hızlı bir şekilde tahmin etmekti.
Ortaya çıkan “vekil model” pahalı bire bir fiziksel hesaplamaların yerini almaz; onların en zor kısmını üstleniyor. Çok hızlı ve küçük ölçekli süreçler (özellikle süpernova çarpmaları) yapay zeka tarafından ele alınırken, geri kalan büyük ölçekli galaktik dinamikler geleneksel fizik simülasyonu ile ele alınmaktadır. Bu sayede galaksinin genel davranışını takip etmek ve bireysel yıldızların ve patlamaların etkilerinin çözünürlük kaybı olmadan modele yansıtılması mümkün oluyor.
Avantajı ise şaşırtıcı: Eski yöntemle 36 yıl sürecek hesaplama, yeni hibrit yaklaşım sayesinde aylara iniyor. 1 milyon yıllık galaktik evrim artık sadece birkaç saat içinde simüle edilebiliyor. Ekip ayrıca sonuçları Fugaku ve Miyabi gibi süper bilgisayarlar üzerinde gerçekleştirilen büyük ölçekli testlerle karşılaştırdı ve yapay zeka destekli modelin fiziksel olarak tutarlı sonuçlar sağladığını gösterdi.
Samanyolu Laboratuvara Dönüşüyor
Bu yeni cihaz, astrofizikçilere uzun zamandır hayalini kurdukları bir “oyun alanı” sunuyor. Artık teorik modeller gerçek gözlemlerle çok daha doğrudan karşılaştırılabilir:
Spiral kolların nasıl oluştuğu ve şekil değiştirdiği,
Yıldızlar nerede ve hangi hızda doğar?
Süpernova bir galaksinin gazını nasıl karıştırır?
Ağır elementler (altın, demir, oksijen gibi) galakside nasıl yayılır?
Bu gibi sorular yıldız ölçeğinde tek tek incelenebilir. Böylece Samanyolu, yalnızca teleskoplarla gözlemlenen bir gök manzarası olmaktan çıkıp, bilgisayarlarda adım adım geri sarılıp ileri sarılabilen bir “kozmik laboratuvar” haline geliyor.
SADECE UZAY İÇİN DEĞİL
Bu yaklaşımın önemi astronomi ile sınırlı değildir. Pek çok bilim dalı, “küçük ölçek-büyük ölçek” dengesizliği nedeniyle kendisini benzer hesaplama duvarlarına çarpmış halde buluyor.
İklim modelleri, hava durumu tahminleri, okyanus akıntıları… Hepsinin, küçük metre ölçeğindeki hareketlerden, gezegen ölçeğindeki büyük desenlere kadar uzanan süreçleri aynı anda yakalaması gerekiyor. Fizik tabanlı modeller bu kadar geniş bir aralığı kapsamaya çalışırken yapay zeka tabanlı vekil modeller, Samanyolu örneğinde olduğu gibi hesaplamaların en pahalı kısımlarını hızlandırmak için devreye girebiliyor.