Yapay Zekaya, Büyük Patlama Tanımlayan Ölçü Simetrilerini Çözmeyi Öğretebiliriz!
Küçük parçacıklara çok yüksek bir enerji verilmesi hâlinde çılgınca dönerler, karmaşık kuantum parçacıkları karmaşasında sayısız etkileşim meydana gelir ve bu, "kuark-gluon plazması" olarak bilinen bir madde durumuyla sonuçlanır. Büyük Patlama'dan hemen sonra, tüm Evren, işte bu durumdaydı. Günümüzde bu durum, örneğin CERN'de, yüksek enerjili atom çekirdeği çarpışmaları ile üretilmektedir.
Bu tür süreçleri incelemenin tek yolu, sonuçları değerlendirmesi zor olan, yüksek performanslı bilgisayarlar ve oldukça karmaşık bilgisayar simülasyonları kullanmaktır. Bu nedenle yapay zeka veya makine öğrenmesini bu amaçla kullanmak oldukça uygun bir fikir gibi görünmektedir.
Nöral Ağlar
Ancak sıradan makine öğrenimi algoritmaları bu görev için uygun değildir. Parçacık fiziğinin matematiksel özellikleri, çok özel bir sinir ağları yapısını gerektirir. Viyana'daki TU Wien'de, sinir ağlarının parçacık fiziğindeki bu zorlu görevler için nasıl başarılı bir şekilde kullanılabileceği gösterildi. TU Wien'deki Teorik Fizik Enstitüsü'nden Dr. Andreas Ipp şöyle diyor:
Bir kuark-gluon plazmasını mümkün olduğu kadar gerçekçi bir şekilde simüle etmek, son derece büyük bir hesaplama süresi gerektiriyor. Dünya'nın en büyük süperbilgisayarları bile bunda zorlanıyor.
Bu nedenle, her ayrıntıyı tam olarak hesaplamak yerine, yapay zeka yardımıyla plazmanın belirli özelliklerini tanımak ve tahmin etmek isteniyor. Bu sebeple, görüntü tanıma için kullanılanlara benzer sinir ağları kullanılıyor. Yapay "nöronlar", beyindeki nöronlara benzer şekilde bilgisayarda birbirine bağlanıyor ve bu, örneğin belirli bir resimde bir kedinin görünüp görünmediğini tanıyan bir ağ oluşturuyor.
Ancak bu tekniği kuark-gluon plazmasına uygularken ciddi bir sorun var: Parçacıkları matematiksel olarak tanımlamak için kullanılan kuantum alanları ve aralarındaki kuvvetler, tek bir şekilde değil, çok çeşitli şekillerde temsil edilebilir. Ipp şöyle diyor:
Buna, "ölçü simetrileri" deniliyor. Bunun arkasındaki temel prensip, aşina olduğumuz bir şeydir. Bir ölçüm cihazını farklı kalibre edersem, örneğin termometrem için Celsius ölçeği yerine Kelvin ölçeğini kullanırsam, aynı fiziksel durumu tanımlıyor olsam bile tamamen farklı sayılar alırım. Bu kuantum teorilerinde de böyledir - ama kuantum teorilerinde izin verilen farklılıklar, matematiksel olarak bundan çok ama çok daha karmaşıktır.
Yani sorun şu: İlk bakışta tamamen farklı görünen matematiksel nesneler, aslında aynı fiziksel durumu tanımlayabilir.
Ölçü Simetrileri, Ağın Yapısına Yerleşiktir!
Dr. David I. Müller şöye diyor:
Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.Kreosus
Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.
Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.Patreon
Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.
Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.YouTube
YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.
Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.Diğer Platformlar
Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.Giriş yapmayı unutmayın!
Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.
Bu ölçü simetrilerini hesaba katmazsanız, bilgisayar simülasyonlarının sonuçlarını anlamlı bir şekilde yorumlayamazsınız. Sinir ağına bu ölçü simetrilerini kendi başına bulmayı öğretmek öğretmek oldukça zor olacaktır. Sinir ağının yapısını, ölçü simetrisinin otomatik olarak hesaba katılacağı şekilde tasarlayarak başlamak çok daha iyidir, böylece aynı fiziksel durumun farklı temsilleri de sinir ağında aynı sinyalleri üretir.
Şu anda yapmayı başardığımız şey tam olarak bu: Gösterge değişmezliğini otomatik olarak hesaba katan tamamen yeni ağ katmanları geliştirdik.
Bazı test uygulamalarında, bu ağların aslında kuark-gluon plazmasının simülasyon verileriyle nasıl başa çıkacaklarını çok daha iyi öğrenebildiği gösterilmiştir. Andreas Ipp şöyle diyor:
Bu tür sinir ağlarıyla, sistem hakkında tahminler yapmak mümkün hale geliyor. Örneğin, her bir ara adımı ayrıntılı olarak hesaplamak zorunda kalmadan, daha sonraki bir zamanda kuark-gluon plazmasının nasıl görüneceğini tahmin etmek. Aynı zamanda, sistemin yalnızca ölçü simetrisiyle çelişmeyen, en azından prensipte mantıklı sonuçlar üretmesi sağlanıyor.
CERN'deki atom çekirdek çarpışmalarını bu tür yöntemlerle tam olarak simüle etmek biraz zaman alacak, ancak yeni tür sinir ağları, diğer tüm hesaplama yöntemlerinin asla yeterince güçlü olamayacağı fiziksel olayları tanımlamak için tamamen yeni ve umut verici bir araç sağlıyor.
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
İlginizi Çekebilecek Sorular
- Beynimiz zamanı nasıl algılar?
- Bir aleli baskın veya çekinik yapan nedir?
- Maxwell Denklemlerinde elektrik ve manyetik alanlar neden birbirini dengelemek zorunda? Neden biri diğerine baskın olamıyor?
- 3
- 1
- 1
- 1
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 24/05/2022 16:00:53 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/11433
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
- Bilim Ağacı> Doğa Bilimleri> Fizik> Astronomi> Astrofizik> Fiziksel Kozmoloji
- Bilim Ağacı> Uygulamalı Bilimler> Hesaplama Bilimleri> Bilgisayar Bilimi> Hesaplama Teorisi> Kuantum Hesaplama Teorisi
- Bilim Ağacı> Beşeri Bilimler> İletişim> Gazetecilik (Habercilik)> Bilim Haberciliği
- Bilim Haber Kuantum Habercilik