Google DeepMind AI ilə Qara Dəliklərin Araşdırılmasında Yeni İmkanlar

Efforts to understand the universe could get a boost from an AI developed by Google DeepMind. The algorithm, which can reduce unwanted noise by up to 100 times, could allow the Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO) to spot a particular type of black hole that has so far eluded us.

LIGO-nun Qara Dəliklərin Cazibə Dalğalarını Aşkar Etməsi

LIGO, qara dəliklərin bir-birinə yaxınlaşarkən və toqquşarkən yaratdığı cazibə dalğalarını aşkar etmək üçün dizayn edilmişdir. Bu dalğalar işıq sürəti ilə kainatda yayılır, lakin onların yaratdığı zaman-məkan dəyişiklikləri son dərəcə kiçikdir – atom nüvəsindən 10000 dəfə kiçik. LIGO, son 10 il ərzində təxminən 100 qara dəlik toqquşmasından yaranan siqnalları qeydə almışdır.

Texnologiyanın İş Prinsipi və Çətinliklər

LIGO, ABŞ-da yerləşən iki observatoriyadan ibarətdir. Hər biri 4 kilometrlik iki perpendikulyar qoldan ibarətdir. Lazer şüaları bu qollar boyunca göndərilir, ucundakı dəqiq güzgülərdən əks olunaraq interferometrlə müqayisə edilir. Cazibə dalğaları qolların uzunluğunu kiçik miqdarda dəyişdirir və bu, siqnalların mənşəyini müəyyən etmək üçün qeydə alınır.

Lakin ölçümlərdəki yüksək dəqiqlik tələbi səbəbindən uzaq okean dalğaları və ya keçən buludlar kimi amillər də nəticələrə təsir edə bilər. Bu səs-küy bəzi müşahidələri mümkünsüz edir. Güzgülərin yönləndirilməsi və digər avadanlıqların düzəlişləri kimi onlarla böyük dəyişikliklər tələb olunur.

Google DeepMind AI-nın Rolunu Anlamaq

Kaliforniya Texnologiya İnstitutundan Rana Adhikari, DeepMind ilə birlikdə yeni AI texnologiyasını inkişaf etdirmişdir. Bu texnologiya, güzgülərin səs-küyün idarə olunmasını avtomatlaşdırmağa çalışır. Adhikari qeyd edir ki, bu sahədəki problemlər onilliklərdir davam edir. AI, güzgülərin sabitliyini təmin etməklə səs-küyü 100 dəfəyə qədər azaldır.

DeepMind-dən Jonas Buchli bildirib ki, AI simulyasiyada öyrədildikdən sonra real dünyada test edilmişdir. AI, səs-küyü azaltmaq və edilən düzəlişlərin sayını minimuma endirmək məqsədini güdür. “Simulyasiyada yüzlərlə və minlərlə təcrübə apararaq effektiv strategiyalar tapır və tətbiq edir,” deyə Buchli qeyd edir.

Texnologiyanın Əhəmiyyəti və Gələcək Perspektivlər

Birmingem Universitetindən Alberto Vecchio, AI-nın həyəcanverici olduğunu, lakin hələ də bir çox maneələrin olduğunu vurğulayır. Texnologiya real dünyada yalnız bir saat test edilib və uzunmüddətli istifadəsi hələ sübut edilməyib. Bundan əlavə, AI yalnız güzgülərin sabitliyini təmin etmək üçün tətbiq edilib, lakin onun digər aspektlərə də tətbiq edilməsi potensialı var.

Vecchio qeyd edir ki, bu texnologiya araşdırmaların yeni qara dəlik növlərini aşkar etməsinə imkan verə bilər. Məsələn, 1000 günəş kütləsinə malik olan və indiyədək müşahidə olunmamış ara ölçülü qara dəliklər. Bu qara dəliklər daha aşağı tezlikli cazibə dalğaları vasitəsilə aşkar edilə bilər.

Portsmouth Universitetindən Laura Nuttall, yeni texnologiyanın mövcud qara dəlik növləri haqqında daha dəqiq məlumat təqdim edə biləcəyini bildirir. “Bu, olduqca yaxşı görünür,” deyə Nuttall qeyd edir. “Buna görə çox həyəcanlıyam.”

Nəticə

Google DeepMind tərəfindən hazırlanmış Deep Loop Shaping AI, LIGO-nun ölçümlərini daha dəqiq etməyə kömək edir və yeni qara dəlik növlərini aşkar etmək üçün böyük potensial təqdim edir. Bu texnologiya, kainatın daha dərin anlaşılmasına doğru mühüm bir addım ola bilər.

Jurnal İstinadı

Science DOI: 10.1126/science.adw1291