Maddenin Dördüncü Hâlinde Şaşırtan Keşif
Yeni bir teorik yaklaşım, çok cisimli sistemlerin karmaşık davranışına ışık tutmayı amaçlıyor.
Araştırmacılar, çok cisimli bir sistemin davranışını şekillendiren karşılıklı olmayan kuvvetlerin beklenmedik özelliklerini ortaya çıkarmak için bir makine öğrenme tekniği uyguladılar.
PNAS’ta yayınlanan çalışma, Emory Üniversitesi’ndeki deneysel ve teorik fizikçiler tarafından yürütüldü. Çalışma, etkileşimli parçacıklar içeren bir tür iyonize gaz olan tozlu plazmadan elde edilen laboratuvar ölçümleriyle özel olarak tasarlanmış bir sinir ağını birleştiriyor. Bilimde yapay zekanın çoğu kullanımının aksine, bu çalışma daha önce bilinmeyen fiziksel yasaları ortaya çıkarmaya yardımcı olmak için yapay zekayı kullandı.
Makalenin kıdemli ortak yazarı ve Emory deneysel fizik profesörü Justin Burton, “Yapay zekayı yeni fizik keşfetmek için kullanabileceğimizi gösterdik” diyor. “Yapay zeka yöntemimiz bir kara kutu değil: nasıl ve neden çalıştığını anlıyoruz. Sağladığı çerçeve de evrenseldir. Potansiyel olarak diğer çok cisimli sistemlere uygulanarak yeni keşif yolları açabilir.”
Ekibe göre, makale, karşılıklı olmayan kuvvetlerin son derece doğru tanımları da dahil olmak üzere, tozlu plazmaları yöneten fiziğin şimdiye kadarki en ayrıntılı açıklamasını sunuyor.
Emory Üniversitesi’nde teorik fizik profesörü ve makalenin kıdemli yazarlarından Ilya Nemenman, “Bu kuvvetleri %99’dan fazla doğrulukla tanımlayabiliyoruz,” diyor. “Daha da ilginç olanı, bu kuvvetler hakkındaki bazı yaygın teorik varsayımların tam olarak doğru olmadığını gösteriyoruz. Artık neler olup bittiğini bu kadar incelikli bir şekilde görebildiğimiz için bu yanlışlıkları düzeltebiliyoruz.”
Araştırmacılar, yapay zeka tabanlı stratejilerinin, çok sayıda etkileşimli parçacıktan oluşan birçok başka sistemde fiziksel yasaları çıkarmak için kullanılabileceğine inanıyor. Bunlar arasında boya ve mürekkep gibi kolloidler ve canlı organizmalardaki hücre kümeleri yer alıyor.
Şu anda Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nde doktora sonrası araştırmacı olan Wentao Yu, makalenin ilk yazarı ve araştırmayı Emory’de doktora öğrencisiyken gerçekleştirdi. Makalenin ortak yazarlarından Eslam Abdelaleem de Emory’de yüksek lisans öğrencisiyken projede çalışmış ve şu anda Georgia Tech’te doktora sonrası araştırmacı olarak görev yapmaktadır.
Projenin finansmanı öncelikle Ulusal Bilim Vakfı’ndan (NSF) sağlandı, ayrıca Simons Vakfı’ndan da ek destek alındı.
NSF Plazma Fiziği programının direktörü Vyacheslav (Slava) Lukin, “Bu proje, plazma fiziği ve yapay zeka alanındaki yeni bilgilerin geliştirilmesinin, canlı sistemlerin incelenmesinde daha fazla ilerlemeye yol açabileceği disiplinler arası bir işbirliğinin harika bir örneğidir” diyor. “Bu karmaşık sistemlerin dinamikleri, ortaya çıkan yapay zeka tekniklerinin daha iyi tanımlamamıza, tanımamıza, anlamamıza ve hatta kontrol etmemize yardımcı olabileceği kolektif etkileşimler tarafından domine edilmektedir.”
Maddenin dördüncü hali
Plazma genellikle maddenin dördüncü hali olarak adlandırılır. Elektronların ve iyonların serbestçe hareket ettiği iyonize gazdan oluşur ve bu da ona elektriksel iletkenlik gibi ayırt edici özellikler kazandırır. Plazmanın, Güneş’in koronasından akan güneş rüzgarından Dünya’ya çarpan yıldırıma kadar çeşitli olaylarda ortaya çıkan, görünür evrenin yaklaşık %99,9’unu oluşturduğuna inanılmaktadır.
Tozlu plazma sadece iyon ve elektronları değil, aynı zamanda yüklü toz parçacıklarını da içerir. Satürn’ün halkaları ve Dünya’nın iyonosferi de dahil olmak üzere birçok kozmik ve gezegen ortamında görülmektedir.
Laboratuvar vakum odasının içinden bir görünüm: Kolloidal parçacıklar, tozlu plazmayı incelemek için lazerin yeşil ışığıyla aydınlatılmış düz bir disk içinde asılı duruyor. (Fotoğraf: Burton Laboratuvarı)
Ay’da, zayıf yerçekimi, yüklü toz parçacıklarının yüzeyin üzerinde asılı kalmasına izin vererek tozlu plazmanın doğal bir örneğini oluşturur. Burton, “Astronotlar Ay’da yürürken kıyafetlerinin tozla kaplanmasının nedeni budur” diye açıklıyor.
Tozlu plazma Dünya’da da oluşabilir. Orman yangınları sırasında, kurum parçacıkları dumanla karışır ve elektriksel olarak yüklenebilir. Bu yüklü parçacıklar, itfaiyeciler tarafından kullanılan radyo iletişimini bozabilir.
Burton’ın araştırması tozlu plazmalar ve amorf malzemeler üzerine odaklanmaktadır. Laboratuvarında, daha karmaşık sistemlerin basitleştirilmiş bir modeli olarak hizmet etmek üzere, plazma dolu bir vakum odasında küçük plastik parçacıklar asılı tutulmaktadır. Araştırmacılar, odanın içindeki gaz basıncını ayarlayarak farklı fiziksel koşulları yeniden üretebilir ve sistemin dış kuvvetlere nasıl tepki verdiğini gözlemleyebilirler.
Bu çalışma için Burton ve Yu, tozlu bir plazmadaki parçacıkların üç boyutlu (3B) hareketini izlemek üzere bir tomografik görüntüleme yöntemi geliştirdiler. Bir lazer ışını odayı tararken, yüksek hızlı bir kamera görüntüleri kaydediyor. Ekip, farklı konumlardan alınan görüntüleri üst üste bindirerek, birkaç dakika boyunca santimetre ölçeğindeki mesafelerde düzinelerce parçacığın 3B konumlarını yeniden oluşturdu.
Toplu Hareketi Anlamak
Teorik biyofizikçi Nemenman, özellikle karmaşık biyolojik sistemler olmak üzere, dinamik doğal sistemleri yöneten prensipleri inceliyor. Özellikle hücrelerin insan vücudunda nasıl hareket ettiği ve koordine olduğu gibi toplu hareketlerle ilgileniyor.
Nemenman, “Küçük parçaların etkileşimlerinden bütün bir sistemin nasıl ortaya çıktığına dair genel sorular çok önemlidir,” diye açıklıyor. “Örneğin kanserde, hücrelerin etkileşiminin, bazılarının tümörden ayrılıp yeni bir yere hareket ederek metastaz yapmasıyla nasıl ilişkili olabileceğini anlamak istersiniz.”
Nemenman, sıklıkla yaşam bilimcileriyle iş birliği yapmasına rağmen, tozlu plazma projesini, canlı bir organizmadan daha basit bir ortamda kolektif davranışı keşfetme şansı olarak gördü. Bu da, yapay zekayı yeni fiziksel içgörüler ortaya çıkarmak için uygulama konusunda faydalı bir test vakası haline getirdi.
Nemenman, “Yapay zekanın bilimi nasıl devrimleştirdiği hakkında bunca konuşmaya rağmen, temelde yeni bir şeyin doğrudan bir yapay zeka sistemi tarafından bulunduğu çok az örnek var” diyor.
Sinir ağının tasarımı
Yapay zekanın en ünlü örneklerinden biri olan ChatGPT, bir uyarıya yanıt olarak uygun metni tahmin etmek için internette bulunan çok miktarda bilgi üzerinde eğitiliyor.
Nemenman, “Yeni bir şeyi araştırırken, yapay zekayı eğitmek için çok fazla veriniz olmaz” diye açıklıyor. “Bu, az miktarda veriyle eğitilebilen ve yine de yeni bir şey öğrenebilen bir sinir ağı tasarlamamız gerektiği anlamına geliyordu.”
Burton, Nemenman, Yu ve Abdelaleem, sorunu tartışmak için haftalık olarak bir konferans salonunda buluştular.
Burton, “Ağı, gerekli kurallara uyacak şekilde yapılandırmamız gerekiyordu, ancak aynı zamanda bilinmeyen fiziği keşfetmesine ve çıkarım yapmasına da izin vermeliydik,” diye açıklıyor.
Nemenman, “Bu haftalık toplantılarda bir yıldan fazla süren karşılıklı görüşmeler yaptık,” diye ekliyor. “Eğitilecek ağın doğru yapısını bulduktan sonra, oldukça basit olduğu ortaya çıktı.”
Fizikçiler, sinir ağının kısıtlamalarını, parçacık hareketine üç bağımsız katkıyı modellemeye indirgediler: hızın etkisi veya sürtünme kuvveti; yerçekimi gibi çevresel kuvvetler; ve parçacıklar arası kuvvetler.
Şaşırtıcı sonuçlar
3 boyutlu parçacık yörüngeleri üzerinde eğitilen yapay zeka modeli, doğal simetrileri, özdeş olmayan parçacıkları hesaba kattı ve parçacıklar arasındaki etkili karşılıklı olmayan kuvvetleri son derece hassas bir şekilde öğrendi.
Bu karşılıklı olmayan kuvvetleri açıklamak için araştırmacılar, bir gölde hareket eden ve dalgalar oluşturan iki teknenin benzetmesini kullanıyorlar. Her teknenin ardında bıraktığı iz deseni, diğer teknenin hareketini etkiliyor. Bir teknenin ardında bıraktığı iz, göreceli konumlarına bağlı olarak diğer tekneyi itebilir veya çekebilir. Örneğin, teknelerin yan yana mı yoksa birbirinin arkasında mı hareket ettiğine bağlı olarak.
Nemenman, “Tozlu bir plazmada, öndeki parçacığın arkadaki parçacığı nasıl çektiğini, ancak arkadaki parçacığın her zaman öndeki parçacığı nasıl ittiğini tanımladık,” diye açıklıyor. “Bu olgu bazıları tarafından bekleniyordu, ancak şimdi daha önce var olmayan hassas bir yaklaşımımız var.”
Bulguları ayrıca tozlu plazma hakkındaki bazı yanlış varsayımları da düzeltiyor.
Örneğin, uzun süredir geçerli olan bir teoriye göre, bir toz parçacığının yarıçapı ne kadar büyükse, o parçacığa yapışan yük de o kadar büyük olur ve bu, parçacığın yarıçapıyla tam orantılıdır. Nemenman, “Bu teorinin tam olarak doğru olmadığını gösterdik,” diyor. “Parçacık ne kadar büyükse yükün de o kadar büyük olduğu doğru olsa da, bu artış mutlaka yarıçapla orantılı değildir. Plazmanın yoğunluğuna ve sıcaklığına bağlıdır.”
Başka bir teoriye göre, iki parçacık arasındaki kuvvetler, iki parçacık arasındaki mesafeyle doğru orantılı olarak üstel olarak azalır ve azalma faktörünün parçacığın boyutuna bağlı olmadığı öne sürülmüştür. Yeni yapay zeka yöntemi, kuvvetteki azalmanın parçacık boyutuna bağlı olduğunu gösterdi.
Araştırmacılar bulgularını deneylerle doğruladılar.
Evrensel bir çerçeve
Fizik tabanlı sinir ağları masaüstü bilgisayarda çalışıyor ve diğer karmaşık, çok cisimli sistemler hakkındaki gizemleri çözmek için evrensel, teorik bir çerçeve sunuyor.
Örneğin Nemenman, Almanya’daki Konstanz Kolektif Davranış Okulu’nda yakında başlayacak bir misafir profesörlük görevini dört gözle bekliyor. Okul, kuş sürülerinden balık sürülerine ve insan kalabalıklarına kadar her şeyi kapsayan, gelişmekte olan kolektif davranış alanını incelemek için disiplinlerarası yaklaşımları bir araya getiriyor.
“Dünyanın dört bir yanından öğrencilere, tozlu bir plazma içinde değil, yaşayan bir sistem içinde kolektif hareketin fiziğini çıkarmak için yapay zekayı nasıl kullanacaklarını öğreteceğim,” diyor.
Yapay zeka çerçeveleri yeni fiziği çıkarabilme yeteneğine sahip olsa da, sinir ağı için doğru yapıyı tasarlamak, ortaya çıkan verileri yorumlamak ve doğrulamak için uzman insan fizikçilere ihtiyaç duyulmaktadır.
Burton, “Bilim, teknoloji ve beşeri bilimlerde gerçek ilerlemeler sağlayacak şekilde yapay zeka araçlarını geliştirmek ve kullanmak eleştirel düşünmeyi gerektirir” diyor.
Yapay zekanın topluma fayda sağlama potansiyeli konusunda iyimser hissediyor.
Burton, “Bunu Star Trek’in sloganı gibi düşünüyorum: Daha önce kimsenin gitmediği yerlere cesurca gitmek” diyor. “Doğru kullanıldığında, yapay zeka keşfedilecek yepyeni alanların kapılarını açabilir.”
Kaynak: https://scitechdaily.com
30 Yıllık Fizik Gizemi Keskin Bir Dönüş Yaptı: Bu Tuhaf Parçacık Aslında Yok