Deep Learning jako klucz do zrozumienia kosmosu

Supernowe, eksplozje gwiazd na niespotykaną skalę, odgrywają ogromną rolę w kształtowaniu się galaktyk. Jednak dokładne symulowanie komputerowe tych zjawisk stanowi wyzwanie ze względu na ich złożoność i czasochłonność.

Deep Learning pomoże badać kosmos

.Naukowcy z Uniwersytetu Tokijskiego postanowili wykorzystać potencjał Deep Learning do symulacji supernowych. Ich badania, opublikowane w czasopiśmie Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, wskazują na możliwość znacznego skrócenia czasu tych symulacji. Dzięki temu łatwiej będzie zrozumieć procesy powstawania i ewolucji galaktyk, a także procesy, które doprowadziły do powstania życia.

Deep Learning, choć szeroko stosowany w wielu dziedzinach, zyskuje na znaczeniu w astrofizyce. Inspiracją dla doktoranta Keiyi Hirashimy uczącego się na Uniwersytecie Tokijskim był sukces zastosowania tej technologii do prognozowania pogody. „Zastanawiałem się, czy podobne modele mogłyby być użyteczne w symulacji supernowych, skomplikowanych zjawisk na niewyobrażalnie większą skalę” – mówi.

Supernowe są efektem końcowym życia masywnych gwiazd. Ich eksplozje mają tak ogromny wpływ na otoczenie, że mogą kształtować całe galaktyki. Lepsze zrozumienie tych zjawisk pozwoli nam lepiej poznać strukturę Wszechświata.

Tradycyjne metody symulacji mają swoje ograniczenia. „Wiele modeli upraszcza eksplozje supernowych, traktując je jako idealnie kuliste. W rzeczywistości są one bardziej złożone” – wyjaśnia Keiyi Hirashima. Dzięki Deep Learning naukowcy mogą skupić się na kluczowych aspektach eksplozji, oszczędzając czas i zasoby.

Przyszłość astrofizyki

.Nowy model, nazwany 3D-MIM, może przyspieszyć obliczenia nawet o 99 proc. Choć wymagał on intensywnego treningu i setek godzin działania superkomputerów (maszynie, na której godzina pracy równa się tysiącom godzin na zwykłych komputerach), wyniki są obiecujące. Naukowiec wraz z zespołem planują zastosowanie tej metody w innych obszarach astrofizyki, takich jak regiony gwiazdo-twórcze.

W przyszłości technologia Deep Learning może znaleźć zastosowanie nie tylko w astrofizyce, ale także w innych dziedzinach nauki, takich jak klimatologia czy sejsmologia.

Deep Learning, będący poddziedziną sztucznej inteligencji, naśladuje działanie ludzkiego mózgu w procesie uczenia się. Dzięki temu jest w stanie analizować ogromne ilości danych w krótkim czasie, co czyni go idealnym narzędziem do skomplikowanych symulacji, takich jak te dotyczące supernowych.

Współczesna astrofizyka stoi przed wieloma wyzwaniami. Jednym z nich jest zrozumienie, jakie procesy zachodzą wewnątrz gwiazd przed ich eksplozją. Deep Learning może pomóc w odpowiedzi na to pytanie, analizując dane z teleskopów i porównując je z symulacjami komputerowymi.

Kolejnym krokiem w badaniach Keiyi Hirashimy i jego zespołu będzie zastosowanie Deep Learningu do innych zagadnień astrofizyki. Możliwe jest, że w przyszłości technologia ta pomoże nam zrozumieć inne tajemnice Wszechświata, takie jak powstawanie czarnych dziur czy ewolucja galaktyk.

Kosmiczny Teleskop Jamesa Webba oraz program Artemis

.Na temat współczesnego dynamicznego rozwoju astronomii, którego wynikiem są tak spektakularne projekty jak Kosmiczny Teleskop Jamesa Webba, czy program Artemis, na łamach „Wszystko Co Najważniejsze” pisze prof. Piotr ORLEAŃSKI w tekście „Kosmos coraz bliżej, także z Polakami„.

„W 2022 roku pierwszy raz udało się ustawić wszystkie 18 luster Kosmicznego Teleskopu Jamesa Webba. Stanowią one razem zwierciadło o rozpiętości 6,5 metra. Każde z luster musi być oddzielnie wyjustowane, by móc dobrze zobrazować dane, które pozyskuje. W lipcu 2022 roku zobaczyliśmy pierwsze zachwycające zdjęcia różnego rodzaju obiektów kosmicznych. NASA opublikowało specjalną animację, na której można porównać zdjęcia tych samych obiektów pozyskane za pomocą teleskopu Hubble’a i Webba. Dopiero gdy się porównuje zdjęcia, widać, jaka jest różnica między tymi teleskopami”.

„Teleskopy Hubble’a i Webba różnią się dwoma rzeczami. Nowszy z nich jest większy, w związku z tym jest w stanie obserwować mniejsze obiekty, głównie te, które znajdują się dalej od nas. Widziane przez nas w ten sposób kosmiczne zdarzenia zachodziły w przeszłości – światło potrzebowało milionów lat, by do nas dotrzeć i byśmy mogli te zdarzenia teraz zaobserwować. Można powiedzieć, że widzimy to, co działo się np. 13,5 miliarda lat temu. W przypadku teleskopu Hubble’a było to 12 miliardów lat. Ale nawet obiekty wcześniej zaobserwowane przez teleskop Hubble’a widzimy dziś dzięki teleskopowi Webba znacznie bardziej szczegółowo. Tym, co różni te teleskopy, jest również to, że instrumenty teleskopu Hubble’a pracują w zakresie widzialnym, natomiast Webba w podczerwieni. To jest zupełnie inne spektrum fali elektromagnetycznej. Również dzięki temu można więcej zobaczyć. Jednak tym, co znacznie różni te twa teleskopy, jest ich wielkość – starszy ma dwa metry średnicy, nowszy ponad sześć”.

„Drugim znaczącym wydarzeniem w działaniach człowieka w kosmosie było rozpoczęcie programu Artemis. Od zakończenia programu Apollo, kiedy człowiek chodził po Księżycu, minęło 50 lat. Wiele czynników wpłynęło na to, że nie podejmowano kolejnych wypraw na naturalnego satelitę Ziemi”.

„Znaczące było to, że program Apollo był szalenie drogi. Amerykanie przestawili się na program wahadłowców, które też dużo kosztowały, ale służyły do wielu celów. Nie byli w stanie prowadzić dwóch takich przedsięwzięć jednocześnie. Poza tym program Apollo był rezultatem polityki. Amerykanom zależało na tym, by jako pierwsi mogli postawić nogę na Księżycu, i to im się udało. Późniejsze kryzysy ekonomiczne, brak podtekstu politycznego i konkurentów, którzy również mogliby wylądować na Księżycu, w pewnym sensie oddalił perspektywę powrotu tam człowieka. Problemy z wahadłowcami, później z rakietami nośnymi, utrudniały realizację podobnych programów. Dziś mamy początek kolejnej ery wyścigu kosmicznego. Tym razem między Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Państwo Środka ma bardzo rozbudowany program kosmiczny i jako pierwsze wysłało łazik na ciemną stronę Księżyca” – pisze prof. Piotr ORLEAŃSKI.

Oprac. SzŚ