Yeni Geliştirilen Yapay Sinir Ağı, Fizik Problemini Hızlı Bir Şekilde Çözmeye Hazır

Sır Isaac Newton’dan beri, üç cisim problemi olarak bilinen problem, matematikçiler ve fizik araştırmacılarını karıştırdı. ScienceAlert açıkladı ki, “üç cisim problemi, üç yerçekimi ile etkileşen cisimlerin – örneğin Dünya, Ay ve Güneş gibi – hareketini hesaplamak için verilen ilk konumları ve hızlarını içerir.”

Yüzeyde, bu problem basit gibi görünse de, aslında çok zor bir problem. Sonuçlardan biri, denizde konumları hesaplamak için deniz kronometrelerinin tanıtılmasıydı, üç cisim problemini çözmek yerine.

Evrenin hızlı ilerlemesiyle, üç cisim problemi araştırmacılar için önemli bir bölüm haline geldi, özellikle de “karadelik ikililerinin tek karadeliklerle nasıl etkileşime girebileceğini ve Evren’in en temel nesnelerinin birbirleriyle nasıl etkileşime girebileceğini anlamak için.”

Bu hesaplamaları makul bir sürede gerçekleştirmek için, bilim adamları ve araştırmacılar derin yapay sinir ağları (ANN) kullanmaya başvurdu. Yeni sistem, Edinburgh Üniversitesi, Cambridge Üniversitesi, Portekiz’deki Aveiro Üniversitesi ve Hollanda’daki Leiden Üniversitesi’nden oluşan bir araştırma ekibi tarafından geliştirildi.

Bu ekip tarafından geliştirilen ANN, mevcut üç cisim problemlerinin veritabanına ve bilim adamlarının daha önce çözdüğü çözümlerin bir seçimine dayandırılarak eğitildi.

Sonuçlar çok umut vericiydi. Eğitilen ANN, mevcut tekniklerden “100 milyon kez daha hızlı” çözümler bulabileceğini vaat ediyor.

Sonuçlanan araştırma makalesi, “Newton vs makine: derin sinir ağları kullanarak kaotik üç cisim problemini çözmek” diyor ki, “Eğitilen bir ANN, mevcut sayısal çözücülerin yerini alabilir, birçok cisim sistemlerinin hızlı ve ölçeklenebilir simülasyonlarını sağlar ve bu da kara delik ikili sistemlerinin oluşumu veya yoğun yıldız kümelerinin çekirdek çöküşünün kökeni gibi üstün olayları aydınlatmaya yardımcı olur.”

ScienceAlert not ediyor ki, “araştırmacılar süreci, yalnızca üç eşit kütleli parçacığı bir düzlemde, hepsi sıfır hızıyla başlayan ve sonra mevcut bir üç cisim problemi çözücüsü olan Brutus’u 10.000 kez (9.900 eğitim için ve 100 doğrulama için) çalıştırdı.”

Eğitimden sonra, yeni ANN etkileyici sonuçlar elde etti. 5.000 yeni senaryoya çalışması için verildi ve Brutus’un elde ettiği sonuçları neredeyse tamamen eşledi.

Çalışma henüz hakemlik sürecinden geçmedi, ancak bu alanda uzman ve deneyimli bilim adamları tarafından incelendi ve hala daha çok bir proof-of-concept aşamasında olsa da, kesinlikle eğitilen sinir ağlarının “Brutus ve benzeri sistemlerle birlikte çalışabileceğini, üç cisim hesaplamalarının mevcut modellerimiz için çok karmaşık hale geldiğinde devreye girebileceğini” gösteriyor.

Araştırmacılar, makalelerinde, “Nihayetinde, bu ağın daha zengin kaotik problemlerle, örneğin 4 ve 5 cisim problemiyle eğitilebileceğini ve bu şekilde hesaplama yükünü daha da azaltabileceğini hayal ediyoruz.”