Bilim İnsanları Yeni Fizik Yasalarını Yapay Zeka ile Keşfetti

Tipik yapay zeka araştırmalarının aksine, Emory Üniversitesi’nden bir grup bilim insanı sıra dışı bir yöntemle yeni fizik yasaları keşfetmeyi başardı. Atlanta merkezli araştırma ekibi, bir yapay sinir ağını yalnızca veri temizlemek ya da sonuç tahmin etmek amacıyla değil, doğrudan fiziksel sistemlerin altında yatan yasaları ortaya çıkarması için eğitti.

Ekip, yapay zeka sistemini “tozlu plazma” adı verilen gizemli bir madde hâlinin deneysel verileriyle besleyerek dikkat çekici sonuçlar elde etti. Tozlu plazma, sıcak ve elektrik yüklü bir gaz olup içinde küçük toz parçacıkları barındırır. Araştırmacılar, modelin daha önce tam olarak açıklanamayan karmaşık kuvvetleri son derece doğru biçimde tanımladığını gözlemledi.

Çalışma, yapay zekanın yalnızca öngörü yapan bir araç olmanın ötesine geçerek, çok sayıda parçacığın etkileştiği kaotik sistemlerde bilinmeyen fizik yasalarını keşfetme kapasitesine sahip olduğunu gösteriyor. Aynı zamanda plazma fiziğinde uzun süredir kabul gören bazı varsayımları da düzeltiyor. Elde edilen sonuçlar, yaşayan hücrelerden endüstriyel malzemelere kadar çok parçacıklı sistemlerin araştırılmasına yeni perspektifler kazandırıyor.

Justin Burton, çalışmanın yazarlarından biri ve Emory Üniversitesi’nde profesör: “Yapay zekayı yeni fizik yasaları keşfetmek için kullanabileceğimizi gösterdik. Yöntemimiz bir kara kutu değil: nasıl ve neden çalıştığını anlıyoruz. Sağladığı çerçeve evrensel nitelikte ve başka çok-parçacıklı sistemlere uygulanarak yeni keşif yolları açabilir.” diyor.

YZ Fizik Yasalarını Nasıl Öğrendi?

Araştırmacılar, gerçek dünya deneylerini dikkatle tasarlanmış bir YZ modeliyle birleştirdi. İnceleme konusu olan tozlu plazma, Satürn’ün halkalarından Ay yüzeyine, Dünya’daki orman yangını dumanlarına kadar evrende yaygın biçimde bulunuyor fakat sistemde parçacıklar arasında etkili olan kuvvetler hâlâ net biçimde çözülememişti. Nedeni, sistemin asimetrik kuvvet yapısına (non-reciprocal) sahip olması; yani bir parçacığın diğerine uyguladığı kuvvet, karşılık olarak eşit ölçüde geri dönmüyor.

Bu etkileşimleri klasik fizik yöntemleriyle anlamak zorluk yaratıyor. Çözüm arayan araştırma ekibi, içi plazmayla dolu bir haznede plastik toz parçacıklarının hareketini gözlemlemek üzere gelişmiş bir 3 boyutlu görüntüleme sistemi kurdu. Lazer ışını ve yüksek hızlı kamera kullanılarak parçacıkların üç boyutlu hareketleri zaman içinde detaylı şekilde kaydedildi.

Toplanan parçacık izleri, özel olarak tasarlanmış bir yapay sinir ağına aktarıldı. Diğer pek çok yapay zeka modelinden farklı olarak, geliştirilen ağ küçük ama yüksek nitelikli bir veri kümesiyle eğitildi. Ayrıca modele, yerçekimi, sürüklenme ve parçacıklar arası kuvvetler gibi fiziksel kurallar entegre edildi. İlya Nemenman, çalışmanın kıdemli yazarlarından biri ve Emory Üniversitesi’nde profesör: “Yeni bir şeyi araştırırken büyük bir veri havuzuna sahip olamazsınız. Bu nedenle, az veriden öğrenebilecek bir sinir ağı geliştirmemiz gerekti,” ifadelerini kullandı.

Model, parçacık hareketlerini üç ana bileşene ayırarak inceledi: hız kaynaklı etkiler (örneğin sürüklenme), çevresel kuvvetler (örneğin yerçekimi) ve parçacıklar arası etkileşimler. Böylece YZ, temel fizik ilkelerine bağlı kalırken karmaşık davranışları öğrenebildi.

Sonuçta, sinir ağı asimetrik kuvvetleri %99’un üzerinde doğrulukla tanımladı. En dikkat çekici bulgulardan biri, önde hareket eden bir parçacığın arkadakini kendine çekmesi, ancak arkadakinin öndekini itmesiydi. Bu tür etkileşimler daha önce tahmin edilmişti ancak açık bir şekilde modellenememişti.

YZ, Uzun Süredir Geçerli Varsayımları da Çürüttü

Model, yalnızca yeni kuvvetleri tanımlamakla kalmadı; aynı zamanda plazma fiziğinde yaygın biçimde kabul edilen teorik varsayımları da düzeltti. Nemenman, elde edilen bulgulara dair şu değerlendirmeyi yapıyor: “En ilginç olan, yaygın teorik varsayımların tam olarak doğru olmadığını ortaya koyabilmemiz. Artık sistemde neler olduğunu olağanüstü ayrıntılarla görebildiğimiz için bu hataları düzeltebiliyoruz.”

Örneğin, parçacıkların elektrik yükünün doğrudan boyutlarıyla orantılı olduğu varsayımı geçersiz kılındı. Gerçekte bu ilişki, çevredeki plazmanın yoğunluğu ve sıcaklığına bağlı.

Bir diğer yanlış kabul, parçacıklar arasındaki kuvvetin mesafeye bağlı olarak her zaman üstel biçimde azaldığı yönündeydi. YZ modeli, bu azalmanın da parçacık boyutuna göre değiştiğini ortaya çıkardı. Söz konusu içgörü, daha önce göz ardı edilen bir fiziksel gerçeği netleştirmiş oldu.

Öne çıkan bir diğer nokta, sinir ağı modelinin yalnızca masaüstü bir bilgisayarda çalıştırılabilmesi. Ortaya konan yöntem, boya karışımlarından göç eden hücre gruplarına kadar birçok farklı çok-parçacıklı sistemin analizinde kullanılabilecek evrensel bir çerçeve sunuyor. Araştırma, yapay zekanın yalnızca veri işlemekle sınırlı kalmadığını; doğadaki gizli fiziksel kuralları keşfetme sürecinde bilim insanlarına aktif katkı sağlayabileceğini gösteriyor.

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://interestingengineering.com/innovation/ai-decodes-dusty-plasma-new-forces-physics