Yapay zeka, kozmologların evreni incelemesine yardımcı olmada zaten büyük bir rol oynuyor. Şimdi, yeni bir araştırma, transfer öğrenme adı verilen bir makine öğrenimi tekniğinin yeni fizik arayışını çok daha hızlı ve daha ucuz hale getirebileceğini gösteriyor. Ancak çalışma aynı zamanda şaşırtıcı bir dezavantajı da ortaya çıkardı: Yapay zeka, daha önce öğrendiklerine o kadar bağımlı hale gelebiliyor ki gerçekten yeni bir şeyi tanımakta zorlanıyor.
Çalışma, Journal of Cosmology and Astroparticle Physics (JCAP) dergisinde yayımlandı ve transfer öğrenmenin, araştırmacıların standart kozmolojik modelin ötesine geçen teorileri incelemesine nasıl yardımcı olabileceğini inceledi.
Yapay Zeka ve Yeni Fizik Arayışı
Kozmolojinin mevcut standart modeli ΛCDM olarak biliniyor ve evrenin genişlemesi ve galaksilerin dağılımı gibi büyük ölçekli özelliklerini başarıyla açıklıyor. Ancak bilim insanları bu modelin nihai cevap olmadığına inanıyor.
Son gözlemler, büyük nötrinoların etkileri, değiştirilmiş kütleçekim ve evrilen karanlık enerji gibi yeni fiziğe işaret edebilecek soruları gündeme getirdi. Bu olasılıkları araştırmak, araştırmacıların her biri farklı fiziksel varsayımlar kullanılarak oluşturulmuş sanal evrenleri temsil eden çok sayıda ayrıntılı bilgisayar simülasyonu üretmesini gerektiriyor.
Bu simülasyonları üretmek hesaplama açısından pahalı ve genellikle önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektiriyor.
Simülasyon Maliyetlerini Azaltmak İçin Transfer Öğrenme Kullanımı
Araştırmacılar, transfer öğrenmenin bu süreci daha verimli hale getirip getiremeyeceğini inceledi.
