100 Milyar Yıldız Dijitalleşti

Japonya’daki RIKEN kurumundan Keiya Hirashima liderliğindeki bir ekip, Samanyolu Galaksisi’ndeki 100 milyar yıldızın her birini temsil eden bir simülasyon geliştirmeyi başararak, daha önce aşılamayan bir engeli yapay zeka sayesinde ortadan kaldırdı. Bu yeni model, 10 bin yıllık “galaktik zaman” boyunca yıldızların davranışlarını takip ediyor ve yüksek performanslı hesaplama alanındaki en önemli etkinliklerden biri olan Supercomputing Conference’ta tanıtıldı.

Simülasyonun Detayları ve Gelişimi

Önceki Simülasyonlardaki Kısıtlamalar

Bugüne kadar oluşturulan en gelişmiş galaksi simülasyonları dahi, ölçek sınırlamaları nedeniyle yetersiz kalıyordu. Bu modellerde, tek bir “parçacık” yaklaşık 100 yıldızdan oluşan bir kümeyi temsil ediyordu. Bu durum, hesaplamaların yıldızları tek tek değil, gruplar halinde ele almasına neden oluyordu. Sonuç olarak, bir süpernova patlamasının çevresindeki gazı nasıl dağıttığı gibi kritik ayrıntılar, istatistiksel belirsizliğin içinde kayboluyordu.

Zaman Adımı Sorunu

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

Yapay Zeka Çözümü

“Daha çok işlemci ekleyelim, hızlansın” yaklaşımı da yeterli olmuyordu; belli bir noktadan sonra verim düşüyor, enerji tüketimi ise mantıksız seviyelere ulaşıyordu. Hirashima ve ekibinin yardımına, “derin öğrenme” olarak bilinen yapay zeka tekniği yetişti. Araştırmacılar, yüksek çözünürlüklü süpernova simülasyonlarıyla bir yapay zeka modelini eğittiler. Amaç, bir süpernova patlamasından sonraki 100 bin yıl içinde, patlamanın çevresindeki gazın nasıl genişleyip dağıldığını hızlıca tahmin edebilmekti.

Modelin İşleyişi ve Kazanımlar

Hibrit Yaklaşım

Ortaya çıkan “vekil model”, pahalı fizik hesaplamalarının yerini tamamen almıyor; onların en zor kısmını devralıyor. Küçük ölçekteki, çok hızlı süreçleri (özellikle süpernovaların etkisini) yapay zeka 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.

Çarpıcı Sonuçlar

Eski yöntemle 36 yıl sürecek bir hesaplama, 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 zeka destekli modelin fiziksel olarak tutarlı sonuçlar verdiğini gösterdi.

Simülasyonun Astrofizik Açısından Önemi

Samanyolu Laboratuvara Dönüşüyor

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.

Diğer Bilim Dalları İçin Potansiyel Uygulamalar

Bu yaklaşımın önemi, sadece gökbilimle sınırlı değil. Pek çok bilim dalı, “küçük ölçek–büyük ölçek” dengesizliği yüzünden benzer hesaplama zorluklarıyla karşılaşıyor. İklim modelleri, hava tahminleri, okyanus akıntıları gibi alanlar, metre ölçeğindeki küçük hareketlerden, gezegen ölçeğindeki büyük desenlere uzanan süreçleri aynı anda yakalamak zorunda. Fizik temelli modeller bu kadar geniş aralığı kapsamakta zorlanırken, yapay zeka temelli vekil modeller, Samanyolu örneğinde olduğu gibi en pahalı hesap kısımlarını hızlandırmak için devreye girebilir.

Bu çalışma, yapay zekanın bilimsel araştırmalarda nasıl devrim yaratabileceğinin önemli bir örneğini sunuyor. Gelecekte, benzer yaklaşımların farklı disiplinlerdeki karmaşık sorunların çözümüne katkıda bulunması bekleniyor.