\n<\/p>\n
Evrenin nas\u0131l olu\u015ftu\u011funu anlamaya \u00e7al\u0131\u015fan kozmologlar, g\u00fc\u00e7l\u00fc bilgisayarlar\u0131 kullanarak kendi dijital evrenlerini olu\u015fturuyor.
Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n en yeni \u00f6rneklerinden biri, CAMELS (Cosmology and Astrophysics with MachinE Learning Simulations) adl\u0131 uluslararas\u0131 proje.<\/p>\n
ABD’deki \u201cPopeye-Simons\u201d adl\u0131 s\u00fcper bilgisayarla y\u00fcr\u00fct\u00fclen proje kapsam\u0131nda ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar tam 4 bin 233 farkl\u0131 evren sim\u00fclasyonu olu\u015fturdu.<\/p>\n
HER EVREN FARKLI<\/strong><\/p>\n BBC’nin Sky at Night Magazine dergisine g\u00f6re sim\u00fclasyonlar\u0131n bir k\u0131sm\u0131 yaln\u0131zca karanl\u0131k maddenin k\u00fctle \u00e7ekim etkilerini izliyor. Bu t\u00fcr sim\u00fclasyonlar adeta \u201ciskelet evrenler\u201d olarak tan\u0131mlan\u0131yor. Ancak projedeki evrenlerin yar\u0131s\u0131ndan fazlas\u0131nda bilgisayar, gazlar\u0131n ve y\u0131ld\u0131zlar\u0131n fiziksel s\u00fcre\u00e7lerini de takip ediyor.<\/p>\n Her bir sanal evren, farkl\u0131 fiziksel varsay\u0131mlar kullan\u0131larak olu\u015fturuldu. YAPAY ZEKA \u0130\u015e\u0130N NERES\u0130NDE?<\/strong><\/p>\n CAMELS ekibi, bu sanal evrenleri yaln\u0131zca ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara de\u011fil, yapay zeka algoritmalar\u0131na da a\u00e7t\u0131. Makine \u00f6\u011frenimi sistemleri, mevcut sim\u00fclasyonlardan \u00f6\u011frenerek aradaki \u201cbo\u015fluklar\u0131\u201d doldurabiliyor, yani daha \u00f6nce modellenmemi\u015f \u00f6zelliklere sahip evrenlerin nas\u0131l g\u00f6r\u00fcnebilece\u011fini \u00f6nceden tahmin edebiliyor.<\/p>\n Bu y\u00f6ntem, yeni evrenler sim\u00fcle etmenin zaman ve maliyetini azalt\u0131yor. Ayr\u0131ca bilim insanlar\u0131na, farkl\u0131 fiziksel ko\u015fullar alt\u0131nda evrenin nas\u0131l davranaca\u011f\u0131n\u0131 incelemek i\u00e7in yeni ara\u015ft\u0131rma kap\u0131lar\u0131 a\u00e7\u0131yor.<\/p>\n SAMANYOLU’NU YEN\u0130DEN TANIMAK<\/strong><\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, her sim\u00fclasyonda bir galaksinin ger\u00e7ek k\u00fctlesini bildikleri i\u00e7in, bu verilerle bir algoritma e\u011fittiler. Bu algoritma, yaln\u0131zca g\u00f6zlenen \u00f6zelliklerine bakarak bir galaksinin k\u00fctlesini tahmin edebiliyor.<\/p>\n Ayn\u0131 y\u00f6ntem Samanyolu Galaksisi\u2019ne uyguland\u0131\u011f\u0131nda, bilim insanlar\u0131 kendi galaksimizin \u00f6zelliklerini milyonlarca yapay e\u015fde\u011feriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak daha do\u011fru \u00f6l\u00e7\u00fcmler elde edebiliyor.<\/p>\n KOZMOLOJ\u0130DE YEN\u0130 D\u00d6NEM<\/strong><\/p>\n Bu \u00e7al\u0131\u015fma, yaln\u0131zca evrenin ge\u00e7mi\u015fini canland\u0131rmakla kalm\u0131yor, ayn\u0131 zamanda gelecekteki g\u00f6zlemler i\u00e7in de yeni yollar g\u00f6steriyor.<\/p>\n Art\u0131k sim\u00fclasyonlar sadece verileri do\u011frulamak i\u00e7in de\u011fil, teleskoplar\u0131m\u0131z\u0131 hangi t\u00fcr galaksilere ve olaylara y\u00f6neltmemiz gerekti\u011fini \u00f6nceden belirlemek i\u00e7in de kullan\u0131labiliyor.<\/p>\n<\/div>\n
Baz\u0131 sim\u00fclasyonlarda madde yo\u011funlu\u011fu veya galaksilerin merkezindeki kara deliklerin ve s\u00fcpernovalar\u0131n \u00e7evreye yayd\u0131\u011f\u0131 enerji miktar\u0131 de\u011fi\u015ftirildi. B\u00f6ylece evrenin yap\u0131s\u0131n\u0131 etkileyen temel mekanizmalar test edildi.<\/p>\n