Kozmologlar, evrenin işleyişini anlamak için yapay zekâ (YZ) modellerini kullanmaya başladı. Ancak yeni bir araştırma, bu modellerin beklenmedik bir sorunla karşı karşıya olduğunu gösteriyor. California Üniversitesi, Berkeley'den bir ekip, derin öğrenme algoritmalarının karanlık madde ve karanlık enerji gibi kozmolojik olguları modellemede başarılı olduğunu, ancak tahminlerinde sistematik bir yanlılık bulunduğunu keşfetti. Araştırmanın başyazarı Dr. Elena Rossi, "YZ, evrenin simülasyonlarını hızlandırmada inanılmaz bir potansiyele sahip, ancak mevcut modeller fiziksel gerçekliği tam olarak yansıtmıyor" dedi. Çalışma Nature Astronomy dergisinde yayımlandı.
Yapay zekâ kozmolojide nasıl kullanılıyor?
Geleneksel kozmolojik simülasyonlar, milyarlarca parçacığın etkileşimini hesaplamak için süper bilgisayarlarda haftalarca sürebilen hesaplamalar gerektiriyor. YZ modelleri, özellikle sinir ağları, bu simülasyonları çok daha kısa sürede tamamlayarak araştırmacıların zamandan ve kaynaktan tasarruf etmesini sağlıyor. Örneğin, bir makine öğrenimi modeli, galaksilerin dağılımını tahmin etmek için sadece birkaç saatte eğitilebiliyor. Ancak Dr. Rossi'nin ekibi, bu modellerin eğitim verilerindeki sınırlamalar nedeniyle özellikle yoğun karanlık madde bölgelerinde hatalı sonuçlar ürettiğini tespit etti. Rossi, "Modeller, evrenin sadece belirli bir dilimini gördükleri için 'görünmeyen' fiziksel süreçleri yakalayamıyor" diye ekliyor.
Sorun ne kadar büyük?
Araştırma ekibi, YZ tabanlı simülasyonları klasik N-cisim simülasyonlarıyla karşılaştırdı. Yapay zekâ modellerinin, düşük yoğunluklu bölgelerde yüzde 5'in altında hata payıyla doğru tahminler yaptığı, ancak yüksek yoğunluklu bölgelerde hata oranının yüzde 30'a kadar çıktığı belirlendi. Bu, kozmologların galaksi oluşumu gibi kritik süreçleri yanlış anlamasına yol açabilir. Dr. Rossi, "Sorun, matematiksel bir düzeltme ile giderilebilir mi bilmiyoruz. Belki de tamamen yeni bir algoritma türü gerekiyor" diyor. Şu anda ekip, modellerin fiziksel kısıtlamalarla (örneğin Einstein'ın genel görelilik denklemleri) eğitilmesini deniyor.
Bu gelişme, yapay zekânın bilimsel araştırmalarda hâlâ ne kadar yol alması gerektiğini gösteriyor. Kozmoloji alanında YZ kullanımı artarken, beklenmedik bu sorun, araştırmacılara bulgularını dikkatle yorumlamaları gerektiğini hatırlatıyor. Uzmanlar, yapay zekânın bir araç olarak kalması ve fiziksel yasalarla çelişmediğinin sürekli denetlenmesi gerektiğini vurguluyor.
