Νέα AI προσέγγιση αποκαλύπτει τα μυστικά των διπλών αστέρων

Τα διπλά αστρικά συστήματα είναι από τα πιο περίπλοκα αστρονομικά φαινόμενα που γνωρίζουμε. Μια νέα προσέγγιση με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης (AI) υπόσχεται να αποκαλύψει τις ιδιότητές τους με ταχύτητα και ακρίβεια, προσφέροντας πολύτιμες γνώσεις στους αστρονόμους. Ας εξερευνήσουμε πώς αυτή η τεχνολογία μπορεί να αλλάξει την κατανόησή μας για το σύμπαν.

Η σημασία των άστρων στο σύμπαν

Τα άστρα αποτελούν τα θεμελιώδη δομικά στοιχεία του σύμπαντος. Όπως ο Ήλιος μας φιλοξενεί το ηλιακό μας σύστημα, έτσι και τα περισσότερα άστρα έχουν δικούς τους πλανήτες. Σε μεγαλύτερη κλίμακα, ομάδες άστρων σχηματίζουν τεράστιες δομές όπως αστρικά σμήνη και γαλαξίες. Πριν οι αστροφυσικοί μπορέσουν να κατανοήσουν αυτές τις μεγάλες δομές, πρέπει πρώτα να μελετήσουν τις βασικές ιδιότητες των άστρων, όπως η μάζα, η ακτίνα και η θερμοκρασία τους.

Οι προκλήσεις στη μέτρηση των ιδιοτήτων των άστρων

Η μέτρηση αυτών των βασικών ιδιοτήτων είναι εξαιρετικά δύσκολη λόγω των τεράστιων αποστάσεων που μας χωρίζουν από τα άστρα. Για να κατανοήσουμε την αναλογία, εάν ο Ήλιος μας ήταν μια μπάλα μπάσκετ στις ακτές της Ανατολικής Αμερικής, το πλησιέστερο αστέρι, Προξίμα, θα ήταν ένα πορτοκάλι στη Χαβάη. Ακόμη και τα μεγαλύτερα τηλεσκόπια του κόσμου δεν μπορούν να διακρίνουν ένα πορτοκάλι στη Χαβάη. Έτσι, η μέτρηση των ακτίνων και των μαζών των άστρων φαίνεται να είναι πέρα από τις δυνατότητες των επιστημόνων.

Η συμβολή των διπλών αστέρων

Εδώ εισέρχονται οι διπλοί αστέρες. Τα διπλά συστήματα αποτελούνται από δύο άστρα που περιστρέφονται γύρω από ένα κοινό κέντρο μάζας. Η κίνησή τους διέπεται από τον Νόμο της Αρμονίας του Κέπλερ, ο οποίος συνδέει τρεις σημαντικές ποσότητες: το μέγεθος κάθε τροχιάς, το χρόνο που χρειάζονται για να ολοκληρώσουν μια τροχιά, γνωστό ως περίοδος περιστροφής, και τη συνολική μάζα του συστήματος.

Πώς μετράμε τις μάζες των άστρων

Οι αστρονόμοι μπορούν εύκολα να μετρήσουν το μέγεθος και την περίοδο περιστροφής ενός διπλού συστήματος από παρατηρήσεις, και με αυτές τις δύο πληροφορίες μπορούν να υπολογίσουν τη συνολική μάζα του συστήματος. Ο Νόμος της Αρμονίας του Κέπλερ λειτουργεί σαν ζυγαριά για να ζυγίσουμε τα ουράνια σώματα.

Σκεφτείτε μια παιδική ζυγαριά. Εάν δύο παιδιά ζυγίζουν περίπου το ίδιο, θα πρέπει να κάθονται περίπου στην ίδια απόσταση από το μεσαίο σημείο. Αν όμως ένα παιδί είναι μεγαλύτερο, θα πρέπει να κάτσει πιο κοντά, ενώ το μικρότερο παιδί πιο μακριά από το μεσαίο σημείο.

Η μέτρηση των ακτίνων των άστρων

Δυστυχώς, ο Νόμος της Αρμονίας του Κέπλερ δεν μας λέει τίποτα για τις ακτίνες των άστρων. Για αυτό, οι αστρονόμοι βασίζονται σε μια άλλη τυχαία ιδιότητα της φύσης. Οι τροχιές των διπλών αστέρων είναι τυχαία προσανατολισμένες. Κάποιες φορές, τυχαίνει η γραμμή θέασης ενός τηλεσκοπίου να ευθυγραμμίζεται με το επίπεδο στο οποίο περιστρέφονται τα άστρα σε ένα διπλό σύστημα. Αυτή η τυχερή ευθυγράμμιση σημαίνει ότι τα άστρα εκλείπουν το ένα το άλλο καθώς περιστρέφονται γύρω από το κέντρο. Οι μορφές αυτών των εκλείψεων επιτρέπουν στους αστρονόμους να υπολογίσουν τις ακτίνες των άστρων χρησιμοποιώντας απλή γεωμετρία. Αυτά τα συστήματα ονομάζονται εκλείποντες διπλοί αστέρες.

Η πρόκληση της ακριβούς ανάλυσης

Ακόμη και με τους εκλείποντες διπλούς αστέρες, η μέτρηση των ιδιοτήτων των άστρων δεν είναι εύκολη υπόθεση. Τα άστρα παραμορφώνονται καθώς περιστρέφονται και αλληλεπιδρούν μεταξύ τους σε ένα διπλό σύστημα. Αλληλεπιδρούν, ακτινοβολούν το ένα το άλλο, μπορεί να έχουν κηλίδες και μαγνητικά πεδία, και μπορεί να είναι κεκλιμένα.

Η χρήση σύνθετων υπολογιστικών μοντέλων

Για να τα μελετήσουν, οι αστρονόμοι χρησιμοποιούν σύνθετα μοντέλα που έχουν πολλές παραμέτρους. Αυτά τα μοντέλα λαμβάνουν ως είσοδο παραμέτρους – όπως το σχήμα και το μέγεθος ενός άστρου, τις τροχιακές ιδιότητες ή το πόσο φως εκπέμπει – για να προβλέψουν πώς θα έβλεπε ένας παρατηρητής αυτό το εκλείπον διπλό σύστημα.

Η εκτέλεση αυτών των μοντέλων απαιτεί χρόνο. Η υπολογιστική πρόβλεψη ενός μοντέλου συνήθως διαρκεί λίγα λεπτά. Για να είμαστε βέβαιοι ότι μπορούμε να τα εμπιστευτούμε, πρέπει να δοκιμάσουμε πολλές συνδυαστικές παραμέτρους – συνήθως δεκάδες εκατομμύρια.

Η ανάγκη για νέες τεχνολογίες

Αυτή η πληθώρα συνδυασμών απαιτεί εκατοντάδες εκατομμύρια λεπτά υπολογιστικού χρόνου, μόνο για να προσδιορίσουμε βασικές ιδιότητες των άστρων. Αυτό ισοδυναμεί με πάνω από 200 χρόνια υπολογιστικού χρόνου.

Οι υπολογιστές συνδεδεμένοι σε έναν υπολογιστικό σύμπλεγμα μπορούν να υπολογίζουν πιο γρήγορα, αλλά ακόμη και με τη χρήση ενός υπολογιστικού συμπλέγματος, απαιτούνται τρεις ή περισσότερες εβδομάδες για να “λυθεί” ή να προσδιοριστούν όλες οι παράμετροι για ένα μόνο διπλό σύστημα. Αυτή η πρόκληση εξηγεί γιατί υπάρχουν μόνο περίπου 300 άστρα για τα οποία οι αστρονόμοι έχουν ακριβείς μετρήσεις των θεμελιωδών παραμέτρων τους.

Η λύση της βαθιάς εκμάθησης

Μια λύση που έχει εξερευνήσει η ερευνητική μου ομάδα περιλαμβάνει τους νευρωνικούς δικτύους βαθιάς εκμάθησης. Η βασική ιδέα είναι απλή: θέλαμε να αντικαταστήσουμε ένα υπολογιστικά δαπανηρό φυσικό μοντέλο με ένα πολύ πιο γρήγορο μοντέλο βασισμένο στην τεχνητή νοημοσύνη.

Πρώτα, υπολογίσαμε μια τεράστια βάση δεδομένων προβλέψεων για ένα υποθετικό διπλό αστέρι – χρησιμοποιώντας τις ιδιότητες που οι αστρονόμοι μπορούν εύκολα να παρατηρήσουν – όπου ποικίλαμε τις ιδιότητες του υποθετικού διπλού αστέρα. Μιλάμε για εκατοντάδες εκατομμύρια συνδυασμούς παραμέτρων. Στη συνέχεια, συγκρίναμε αυτά τα αποτελέσματα με τις πραγματικές παρατηρήσεις για να δούμε ποια ταιριάζουν καλύτερα. Η τεχνητή νοημοσύνη και οι νευρωνικοί δίκτυα είναι ιδανικά για αυτήν την εργασία.

Η εκπαίδευση του νευρωνικού δικτύου

Σε λίγα λόγια, οι νευρωνικοί δίκτυοι είναι συσχετίσεις. Συσχετίζουν μια γνωστή είσοδο με μια δεδομένη έξοδο. Στην περίπτωσή μας, συσχετίζουν τις ιδιότητες των εκλείποντων διπλών με τις αναμενόμενες προβλέψεις. Οι νευρωνικοί δίκτυα μιμούνται το μοντέλο ενός διπλού αλλά χωρίς να χρειάζεται να λογαριάσουν όλη την πολυπλοκότητα του φυσικού μοντέλου.

Εκπαιδεύουμε το νευρωνικό δίκτυο δείχνοντάς του κάθε πρόβλεψη από τη βάση δεδομένων μας, μαζί με το σύνολο των ιδιοτήτων που χρησιμοποιήθηκαν για να την παραγάγουν. Όταν η εκπαίδευση ολοκληρωθεί, το νευρωνικό δίκτυο θα μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια τι θα πρέπει να παρατηρούν οι αστρονόμοι από τις δεδομένες ιδιότητες ενός διπλού συστήματος.

Η δραματική μείωση του χρόνου υπολογισμού

Σε σύγκριση με τα λίγα λεπτά εκτέλεσης για το φυσικό μοντέλο, ένα νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για να επιτύχει το ίδιο αποτέλεσμα μέσα σε ελάχιστο κλάσμα του δευτερολέπτου.

Αυτό το μικρό κλάσμα του δευτερολέπτου αντιστοιχεί σε μείωση του χρόνου εκτέλεσης κατά περίπου ένα εκατομμύριο φορές. Αυτό μειώνει το χρόνο από εβδομάδες σε έναν υπερυπολογιστή σε μόλις λίγα λεπτά σε ένα απλό φορητό υπολογιστή. Επίσης σημαίνει ότι μπορούμε να αναλύσουμε εκατοντάδες χιλιάδες διπλά συστήματα μέσα σε λίγες εβδομάδες σε έναν υπολογιστικό σύμπλεγμα.

Η αξιοπιστία των αποτελεσμάτων

Αυτή η μείωση σημαίνει ότι μπορούμε να αποκτήσουμε βασικές ιδιότητες – μάζες άστρων, ακτίνες, θερμοκρασίες και φωτεινότητες – για κάθε εκλείπον διπλό αστέρι που έχει παρατηρηθεί ποτέ μέσα σε ένα ή δύο μήνες. Η μεγάλη πρόκληση που απομένει είναι να δείξουμε ότι τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης δίνουν πραγματικά τα ίδια αποτελέσματα με το φυσικό μοντέλο.

Αυτή η εργασία είναι το κεντρικό σημείο του νέου άρθρου της ομάδας μου. Σε αυτό, έχουμε δείξει ότι το μοντέλο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη αποδίδει τα ίδια αποτελέσματα με το φυσικό μοντέλο σε πάνω από το 99% των συνδυασμών παραμέτρων. Αυτό το αποτέλεσμα σημαίνει ότι η απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης είναι αξιόπιστη. Το επόμενο βήμα μας; Να αναπτύξουμε την τεχνητή νοημοσύνη σε όλα τα παρατηρούμενα εκλείποντα διπλά αστέρια.

Το καλύτερο από όλα; Ενώ εφαρμόσαμε αυτήν τη μεθοδολογία στα διπλά, η βασική αρχή μπορεί να εφαρμοστεί σε οποιοδήποτε σύνθετο φυσικό μοντέλο. Παρόμοια μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης επιταχύνουν ήδη πολλές εφαρμογές στον πραγματικό κόσμο, από τις προβλέψεις καιρού μέχρι την ανάλυση χρηματιστηριακών αγορών.

Αυτό το άρθρο αναδημοσιεύεται από το The Conversation υπό την άδεια Creative Commons. Διαβάστε το πρωτότυπο άρθρο.

<