Samanyolu Galaksisi’ndeki 100 milyar yıldız dijital ortama aktarıldı

Şimdi bu engel, yapay zekâ sayesinde ilk kez ciddi biçimde aşıldıı. Japonya’daki RIKEN kurumundan Keiya Hirashima liderliğindeki ekip, Samanyolu’ndaki her bir yıldızı tek tek temsil eden bir simülasyon geliştirmeyi başardı. Yeni model, 100 milyar yıldızın davranışını 10 bin yıllık “galaktik zaman” boyunca takip ediyor ve yüksek performanslı hesaplama dünyasının en önemli buluşmalarından biri olan Supercomputing Conference’ta tanıtıldı.

DİJİTAL GALAKSİ HAYALİ

Bugüne kadar yapılan en gelişmiş galaksi simülasyonları bile, ölçek sınırlamasına takılıyordu. Bu modellerde tek bir “parçacık” yaklaşık 100 yıldızlık bir kümeyi temsil ediyordu. Yani hesaplamalar, yıldızları tek tek değil, paket hâlinde ele alıyordu. Böyle olunca da tek bir süpernova patlamasının çevresindeki gazı nasıl dağıttığı gibi kritik ayrıntılar, istatistiksel “bulanıklığın” içinde kayboluyordu.

Asıl sorun sadece yıldız sayısı değil, zaman adımıydı. Bir süpernova patlamasını ve çevredeki gazın hızla genişlemesini yakalayabilmek için simülasyonun çok küçük zaman dilimleriyle ilerlemesi gerekiyor. Zaman adımı küçüldükçe, gereken işlem gücü katlanarak artıyor. Hesaplamalara göre, klasik yöntemlerle Samanyolu’nu yıldız yıldız çözmeye kalksanız, galaksideki her 1 milyon yılı simüle etmek için yüzlerce saat süper bilgisayar zamanı gerekiyor. 1 milyar yıllık bir evrim senaryosu için bu, onlarca yıl aralıksız çalışma demek.

“Daha çok işlemci ekleyelim, hızlansın” çözümü de işe yaramıyor; belli bir noktadan sonra verim düşüyor, enerji tüketimi ise mantıksız seviyelere çıkıyor.

YAPAY ZEKÂ KISAYOLU

Hirashima ve ekibinin imdadına, “derin öğrenme” denilen yapay zekâ tekniği yetişti. Araştırmacılar, yüksek çözünürlüklü süpernova simülasyonlarıyla bir yapay zekâ modelini eğittiler. Amaç, bir süpernova patlamasından sonraki 100 bin yıl içinde, patlamanın çevresindeki gazın nasıl genişleyip dağıldığını hızlıca tahmin edebilmekti.

Ortaya çıkan “vekil model”, pahalı fizik hesaplamalarının yerini bire bir almıyor; onların en zor kısmını devralıyor. Küçük ölçekteki, çok hızlı süreçleri (özellikle süpernovaların etkisini) yapay zekâ üstlenirken, geri kalan büyük ölçekli galaksi dinamiğini geleneksel fizik simülasyonu yürütüyor. Böylece hem galaksinin genel davranışı takip edilebiliyor, hem de tek tek yıldızların ve patlamaların etkisi çözünürlükten düşmeden modele yansıyor.

Kazanç çarpıcı: Eski yöntemle 36 yıl sürecek bir hesap, bu yeni hibrit yaklaşım sayesinde aylar seviyesine iniyor. 1 milyon yıllık galaktik evrim, artık saatler içinde simüle edilebiliyor. Ekip, sonuçları Fugaku ve Miyabi gibi süper bilgisayarlarda yaptıkları büyük ölçekli testlerle de karşılaştırarak, yapay zekâ destekli modelin fiziksel olarak tutarlı sonuçlar verdiğini gösterdi.

SAMANYOLU LABORATUVARA DÖNÜYOR

Bu yeni araç, astrofizikçilere uzun süredir hayalini kurdukları bir “oyun alanı” sunuyor. Artık teorik modeller, gerçek gözlemlerle çok daha doğrudan karşılaştırılabilecek:

Spiral kolların nasıl oluşup şekil değiştirdiği,

Yıldızların nerede ve hangi hızla doğduğu,

Süpernovaların galaksinin gazını nasıl karıştırdığı,

Ağır elementlerin (altın, demir, oksijen gibi) galaksiye nasıl yayıldığı

gibi sorular, tek tek yıldız ölçeğinde incelenebilecek. Böylece Samanyolu, sadece teleskoplarla bakılan bir gökyüzü manzarası olmaktan çıkıp, bilgisayarlar üzerinde adım adım geri sarılan ve ileri sarılan bir “kozmik laboratuvar” hâline geliyor.

SADECE UZAY İÇİN DEĞİL

Bu yaklaşımın önemi, sadece gökbilimle sınırlı değil. Pek çok bilim dalı, “küçük ölçek–büyük ölçek” dengesizliği yüzünden benzer hesaplama duvarlarına çarpıyor.

İklim modelleri, hava tahminleri, okyanus akıntıları… Hepsi, metre ölçeğindeki küçük hareketlerden, gezegen ölçeğindeki büyük desenlere uzanan süreçleri aynı anda yakalamak zorunda. Fizik temelli modeller bu kadar geniş aralığı kapsamakta zorlanırken, yapay zekâ temelli vekil modeller, Samanyolu örneğinde olduğu gibi en pahalı hesap kısımlarını hızlandırmak için devreye girebilir.