Gezegen Yörüngelerini Tahmin Eden Algoritma, Sınırsız Enerji Kaynağının Anahtarı Olabilir

Amerika Birleşik Devletleri Enerji Bakanlığı’nın (DOE) Princeton Plasma Fizik Laboratuvarı’ndaki (PPPL) bir bilim insanı tarafından geliştirilen bir bilgisayar algoritması, güneş sistemindeki gezegenlerin yörüngesini doğru bir şekilde tahmin edebiliyor. Yapay zeka (AI) kullanarak önceki deneyimlere dayanarak tahminler geliştirmek için güvenir.

Şimdi, bu algoritmanın temel ilkeleri, özellikle de füzyon tesislerinde plazma tahmin edilmesi ve kontrol edilmesi konusunda diğer alanlarda uyarlanıyor. Bu tesisler, güneşin ve yıldızların gücünü sağlayan füzyon enerjisini Dünya’da hasat edebiliyor.

Hong Qin, PPPL fizikçisi ve Scientific Reports‘te yayınlanan makalenin yazarı.

“Genellikle fizikte, gözlemler yaparsınız, bu gözlemlere dayanarak bir teori geliştirirsiniz ve sonra bu teoriyi yeni gözlemleri tahmin etmek için kullanırsınız” dedi Qin. “Ben bu süreci, geleneksel bir teori veya yasa kullanmadan doğru tahminler üretebilen bir siyah kutu ile değiştiriyorum.”

Bilgisayar Programı

Qin tarafından geliştirilen bilgisayar programı, Dünya, Mars, Merkür, Venüs, Jüpiter ve cüce gezegen Ceres’in yörüngeleri hakkında geçmiş gözlemlerden gelen verileri kullanıyor. “Hizmet algoritması” ile birlikte, diğer gezegenlerin yörüngeleri hakkında doğru tahminler yapılabilir ve tüm bunlar Newton’un hareket ve yerçekimi yasaları olmadan yapılır.

“Aslında, tüm temel fizik bileşenlerini atladım” dedi Qin. “Veriden veriye doğrudan gidiyorum. Ortada fizik yasası yok.”

Joshua Burby, DOE’nin Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’ndaki bir fizikçidir ve Qin’in altında doktora yaptı.

“Hong, programa herhangi bir fiziksel sistemin dinamiklerini belirlemek için doğanın kullandığı temel ilkeyi öğretti” dedi Burby. “Ödül, ağın çok az eğitim örneği gördükten sonra gezegen hareketinin yasalarını öğrenmesidir. Başka bir deyişle, kod gerçekten fizik yasalarını öğreniyor.”

Füzyon Deneyleri

Bu ilkeler ve teoriler şimdi Qi ve Eric Palmerduca tarafından uyarlanıyor, Palmerduca Princeton Üniversitesi Plasma Fizik Programı’nda lisansüstü öğrencisidir. İkili, bunları dünya çapındaki füzyon deneylerinde plazma parçacıklarının davranışını tahmin etmek için kullanmaya çalışıyor.

Füzyon, plazma形式inde hafif elementlerin birleştirilmesidir ve yıldızların ve güneşin arkasındaki güçtür. Plazma, görünür evrenin %99’unu temsil ediyor ve büyük miktarda enerji üretme potansiyeline sahip. Bilimsel olarak füzyonu Dünya’da yeniden üretebilirsek, bu bize elektrik için sınırsız bir güç kaynağı sağlayacaktır.

“Manyetik füzyon cihazında, plazmaların dinamikleri karmaşık ve çok ölçeklidir ve ilgilendiğimiz belirli bir fiziksel sürecin etkili yöneten yasaları veya hesaplamalı modeller her zaman açık değildir” dedi Qin. “Bu senaryolarda, geliştirdiğim makine öğrenimi tekniğini uygulayarak bir ayrıktır alan teorisi oluşturabilir ve sonra bu ayrıktır alan teorisini yeni deneysel gözlemleri anlamak ve tahmin etmek için kullanabiliriz.”

Bilim insanları, bu yeni tekniğin ayrıca geleneksel bir fizik teorisini geliştirmeye yardımcı olabileceğine inanıyor.

“Bir anlamda bu yöntem, böyle bir teoriye olan ihtiyacı ortadan kaldırıyor, ancak aynı zamanda ona doğru bir yol olarak da görülebilir” dedi Palmerduca. “Bir teori çıkarmaya çalışırken, elimizde mümkün olduğunca çok veri olması isteriz. Size bazı veriler verilirse, makine öğrenimi kullanarak bu verilerdeki boşlukları doldurabilir veya veri kümesini genişletebilirsiniz.”