Deep Learning jako klucz do zrozumienia kosmosu

Supernowe, eksplozje gwiazd na niespotykaną skalę, odgrywają ogromną rolę w kształtowaniu się galaktyk. Jednak dokładne symulowanie komputerowe tych zjawisk stanowi wyzwanie ze względu na ich złożoność i czasochłonność.

Naukowcy z Uniwersytetu Tokijskiego postanowili wykorzystać potencjał Deep Learning do symulacji supernowych. Ich badania, opublikowane w czasopiśmie Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, wskazują na możliwość znacznego skrócenia czasu tych symulacji. Dzięki temu łatwiej będzie zrozumieć procesy powstawania i ewolucji galaktyk, a także procesy, które doprowadziły do powstania życia.

Deep Learning, choć szeroko stosowany w wielu dziedzinach, zyskuje na znaczeniu w astrofizyce. Inspiracją dla doktoranta Keiyi Hirashimy uczącego się na Uniwersytecie Tokijskim był sukces zastosowania tej technologii do prognozowania pogody. „Zastanawiałem się, czy podobne modele mogłyby być użyteczne w symulacji supernowych, skomplikowanych zjawisk na niewyobrażalnie większą skalę” – mówi.

Supernowe są efektem końcowym życia masywnych gwiazd. Ich eksplozje mają tak ogromny wpływ na otoczenie, że mogą kształtować całe galaktyki. Lepsze zrozumienie tych zjawisk pozwoli nam lepiej poznać strukturę Wszechświata.

Tradycyjne metody symulacji mają swoje ograniczenia. „Wiele modeli upraszcza eksplozje supernowych, traktując je jako idealnie kuliste. W rzeczywistości są one bardziej złożone” – wyjaśnia Keiyi Hirashima. Dzięki Deep Learning naukowcy mogą skupić się na kluczowych aspektach eksplozji, oszczędzając czas i zasoby.

Nowy model, nazwany 3D-MIM, może przyspieszyć obliczenia nawet o 99 proc. Choć wymagał on intensywnego treningu i setek godzin działania superkomputerów (maszynie, na której godzina pracy równa się tysiącom godzin na zwykłych komputerach), wyniki są obiecujące. Naukowiec wraz z zespołem planują zastosowanie tej metody w innych obszarach astrofizyki, takich jak regiony gwiazdo-twórcze.

W przyszłości technologia Deep Learning może znaleźć zastosowanie nie tylko w astrofizyce, ale także w innych dziedzinach nauki, takich jak klimatologia czy sejsmologia.

Deep Learning, będący poddziedziną sztucznej inteligencji, naśladuje działanie ludzkiego mózgu w procesie uczenia się. Dzięki temu jest w stanie analizować ogromne ilości danych w krótkim czasie, co czyni go idealnym narzędziem do skomplikowanych symulacji, takich jak te dotyczące supernowych.

Współczesna astrofizyka stoi przed wieloma wyzwaniami. Jednym z nich jest zrozumienie, jakie procesy zachodzą wewnątrz gwiazd przed ich eksplozją. Deep Learning może pomóc w odpowiedzi na to pytanie, analizując dane z teleskopów i porównując je z symulacjami komputerowymi.

Kolejnym krokiem w badaniach Keiyi Hirashimy i jego zespołu będzie zastosowanie Deep Learningu do innych zagadnień astrofizyki. Możliwe jest, że w przyszłości technologia ta pomoże nam zrozumieć inne tajemnice Wszechświata, takie jak powstawanie czarnych dziur czy ewolucja galaktyk.

Szymon Ślubowski