Horizon teleskop etkinliğinden elde edilen verileri analiz etmek için makine öğrenimi kullanan araştırmacılar, galaksimizin merkezindeki kara deliğin neredeyse mümkün olduğunca hızlı döndüğünü buldular
Sagittarius A*’nın bir görüntüsü, Samanyolu Galaksisinin merkezindeki kara delik
Galaksimizin merkezi olağanüstü bir kozmik eğirme üstü içerebilir – neredeyse mümkün olduğunca hızlı dönüyor gibi görünen bir kara delik.
Hollanda’daki Radboud Üniversitesi’ndeki Michael Janssen ve meslektaşları, Samanyolu Merkezi Sagittarius A*’nun kara deliğini, toplu olarak Olay Horizon Telescope (EHT) olarak bilinen bir gözlemci ağı tarafından toplanan verileri kullanarak inceliyorlardı. Verilerin karmaşıklığıyla başa çıkmak için yapay zekaya döndüler.
Birincisi, yaklaşık bir milyon kara deliği simüle etmek için iyi bilinen matematiksel modeller kullandılar-bu da milyonlarca saatlik süper bilgisayar süresi gerektiren hesaplamalı bir başarı oldu. Daha sonra bu simülasyonları, sinir ağı adı verilen bir AI türünü eğitmek için kullandılar ve gözlemsel verilere dayalı bir kara deliğin özelliklerini belirlemesini sağladılar. Son olarak, AI’ya EHT’nin 2017 boyunca topladığı Yay A* hakkındaki verileri beslediler.
AI, Yay A* ‘nın mümkün olan en yüksek hızının yüzde 80 ila 90’ında döndüğünü belirtti. Ayrıca araştırmacılara, manyetik alan modellerinin hiçbirinin kara deliğimize özellikle uymadığı konusunda uyardı – bu nedenle daha fazla matematiksel çalışma gerekli. Janssen, geçmiş çalışmaların Sagittarius A* ‘nın sahip olabileceği özellik aralığını daralttığını, örneğin ne kadar hızlı döndüğü ve ne tür manyetik alanların onu çevrelediği gibi, ancak bu yeni yaklaşım onları daha kesin olarak tespit etti.
Atlanta’daki Georgia Teknoloji Enstitüsü’ndeki Dimitrios Mezaltları, bu bulguların bazılarını mantıksız bulduğunu söyledi. Önceki analizler, kara delik spininin bunu tam olarak EHT verilerinden belirleyip belirleyemeyeceği konusunda netlik bile sunamadığını söylüyor.
Geçmişte bazı çalışmalar Sagittarius’un çok hızlı bir şekilde dönebileceğini gösterdi, diyor Yosuke Mizuno Çin’deki Şangay Jiao Tong Üniversitesi. Ancak yeni çalışmada kullanılan bilgisayar modellerinin iyileştirme alanı olduğunu belirtiyor. “Teorik modelimiz hala mükemmel değil” diyor.
Ancak hem Mizuno hem de Psaltis, AI’nın kara delikler gibi egzotik kozmik nesneleri nasıl öğrendiğimizin ayrılmaz bir parçası haline geldiğini söylüyor. Psaltis, “Çok fazla verimizin olduğu ve çok fazla modelimiz var ve ikisini birleştirmenin modern yollarına ihtiyacımız var” diyor. “Makine öğrenimi burada büyük, büyük bir fark yaratıyor.”
Aynı zamanda, AI’nın çalışması iki kez kontrol edilmeli ve olası halüsinasyonlara karşı kanıtlanmış analiz yapılması gerektiğinden, bu kendi zorluklarını getirir.
Janssen ve ekibi, AI’yı özel olarak tasarlanmış simülasyon verileriyle test etmek gibi birçok kontrol gerçekleştirdi. Yetkili, EHT’nin operasyonunun diğer yıllarından elde edilen verileri analiz ederken ve nihayetinde yeni gözlemevlerinden elde edilen verileri analiz ederken daha fazla test gerçekleşecek.
