Almanya’da bir grup astronom, etrafımızdaki evrenin yapısını ve dinamiklerini görülmemiş bir doğrulukla grafize etmede ve açıklamada onlara yardımcı olacak bir yapay zeka algoritması geliştirdi.
Bilim insanları, rutin olarak gökyüzünü taramak, koordinatları haritalamak, milyarlarca ışık yılı uzaktaki galaksileri, yıldızları, gezegenleri ve diğer gökcisimlerini tanımak ve nihai amaç olarak evrenin geniş ölçekli yapısını yansıtan bir harita oluşturmak için büyük teleskoplar kullanırlar. Fakat astronomların gözlediği dağılım, karmaşık bir kozmik ağı işaret eden kümeler, onları bağlayan filamentler ve aralarında boş bölgeler barındıran galaksiler işin içine girince, bunu açıklamak ilgi çekici ve zor hale geliyor.
Böyle zengin bir yapı için itici güç, kütleçekim kuvveti. Bu kuvvet, temel olarak iki bileşenden kaynaklanır: öncelikle evrenin %5’ini oluşturan ve yıldızlar, gezegenler, meteorlar, gaz ve toz bulutları gibi görünen, bildiğimiz madde; ikincisi ise evrenimizin %23’ünü oluşturan görünmez karanlık madde. Bununla birlikte, evrenimizin geriye kalan %72’si ise çekim kuvvetinden ziyade, evrenin genişlemesini hızlandıran, gizemli karanlık enerjiden oluşur. Almanya’nın Potsdam kentindeki Leibniz Astrofizik Enstitüsü’nden Francisco Kitaura liderliğindeki bir ekibin başlangıç noktası, evren için Lambda Cold Dark Matter (Lambda Soğuk Karanlık Maddesi – LCDM) modeli oldu.
Büyük Patlama’nın kalıntısı olduğu düşünülen Cosmic Microwave Background Radiation (Komzik Mikrodalga Fon Işıması – CMBR) sayesinde bilim insanları, Yerel Grup’un (bizim gökadamız, Samanyolu’nu da kapsayan gökadalar grubu), galaksi kümelerinin, Samanyolu’nu da kapsayan galaksilerin hareketlerini tahmin edebiliyorlar. Astronomlar, bu hareketlerle, öngörülen madde dağılımını ve ilişkili kütleçekim kuvvetini uzlaştırmayı deniyorlar, fakat bu, aynı bölgede karanlık maddenin haritlanması sebebiyle tehlikeye giriyor.
Dr. Kitaura bu konuda, ”Galaksi kataloğumuza tekabül eden karanlık maddeyi bulmak, geceleyin bir uydudan, Avrupa kıtası’nın coğrafi haritasını çıkarmaya çalışmaya benziyor; sadece ışık gelen yerler haritamızda görünüyor.” ifadelerini kullanıyor.
Bu sorunu çözmek için de Dr. Kitaura, bir çeşit yapay zeka algoritması geliştirmiş bulunuyor. Bu yapay zeka algoritması, CMBR’dan yararlanarak, 13 milyar yıl önceki evrende başlayan yoğunluk dalgalanmasını ve yine aynı yöntemle galaksilerin içine çöken maddeyi gözlemleyebilmede önemli rol oynayacak gibi görünüyor. Yapay zekanın ilk öngörüleri, gözlemlerle tam olarak uyuşuyor.
EOPozitif İnfotropizma
Kaynak: http://www.sciencedaily.com/releases/2012/09/120924080307.htm