Posted by – ”უკაცრავად, AI. შავი ხვრელების შეჯახებას ხომ ვერ გვაპოვნინებ?”
მოუხელთებელი გრავიტაციული ტალღების აღმოჩენასა და კვლევაში მეცნიერებს ახალი დამხმარე ჰყავთ – ხელოვნური ინტელექტი, AI (Artificial Intelligence).
გრავიტაციული ტალღები დროისა და სივრცის შეშფოთებებია, რომლებიც მასიური ობიექტების აჩქარების ან განადგურების შედეგად წარმოიქმნება, როგორებიცაა, მაგალითად, შავი ხვრელი ან ნეიტრონული ვარსკვლავი, და მათი შეჯახება. გრავიტაციული ტალღების არსებობა, თეორიულად, პირველად ალბერტ აინშტაინმა ივარაუდა, ხოლო პრაქტიკულად 2015 წელს დადასტურდა სამეცნიერო ინსტრუმენტის LIGO-ს საშუალებით. დღეისათვის უკვე 50-მდე ასეთი მოვლენა და თანმდევი გრავიტაციული ტალღებია დაფიქსირებული.
თუმცა, არსებობს სერიოზული მოსაზრებები, რომ გრავიტაციული ტალღების აღმოჩენის პროცესს გაცილებით უფრო გააიოლებს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება, რასაც ბოლოდროინდელი კვლევებიც ადასტურებს: მკვლევარებმა ახლახანს ჩაატარეს ექსპერიმენტები, სადაც გრავიტაციული ტალღების თავისებურებები სუპერ-კომპიუტერისა და AI ტექნოლოგიის გამოყენებით გამოიკვლიეს.
ასევე იხილეთ: ნადირობა გრავიტაციულ ტალღებზე: LIGO – ლაზერული ინტერფერომეტრის ფოტო-ისტორია
ამ ვიდეოში ნაჩვენებია შავი ხვრელისა და ნეიტრონული ვარსკვლავის შეჯახების ანიმაცია. პროგრამა: binary black hole merger GW170814. სურათი: კომპიუტერული დეპარტამენტი ”Argonne Leadership Computing Facility”, ვიზუალიზაციისა და მონაცემთა ანალიზის ჯგუფი.
– “უზარმაზარი მოცულობის სამეცნიერო მონაცემების სწრაფად დამუშავებისთვის ჩვენ AI და სუპერ-კომპიუტერები გამოვიყენეთ. ჩვენ შეგვიძლია, საჭიროების შემთვევაში, გავიმეოროთ ეს ექსპერიმენტები, თუმცა ამ ეტაპზე არანაირად არ შეგვიძლია გადაჭრით განვაცხადოთ, რომ ხელოვნური ინტელექტი ჩვენს წინაშე არსებული, უზარმაზარი მასშტაბის სამეცნიერო ამოცანების გადაჭრას დამოუკიდებლად მოახერხებს.” – ამბობს ელიუ ჰუერტა, აშშ ენერგიების დეპარტამენტის ეროვნული ლაბორატორიის კომპიუტერული მეცნიერი, რომელიც ამ პროექტს ჩიკაგოსა და ილინოისის უნივერსიტეტებთან, ასევე ფირმებთან: ”Argonne”, ”Urbana-Champaign”, NVIDIA და IBM თანამშრომლობით ახორციელებს.
პროექტის ფარგლებში, სამეცნიერო გუნდმა AI – ხელოვნური ინტელექტის მთელი ქსელი შეიმუშავა; ამ ქსელის მიზანი იყო გრავიტაციული ტალღების პროგრამულად გამოვლენა და შემდეგ მათი ციფრული რეპროდუქცია-ვიზუალიზაცია. მეცნიერები ვარაუდობენ, რომ ხელოვნური ინტელექტისა და სუპერ-კომპიუტერების გაერთიანებული ქსელი მონაცემების ანალიზს და დამუშავებას მნიშვნელოვნად დააჩქარებს, და არსებული მეთოდების თანამედროვესთან შერწყმით დაცილებით უფრო გამარტივდება (და გაიაფდება) ის პროგრამული გრაფიკული ბაზები (GPU), რომლებიც LIGO-ს მონაცემების დამუშავებისთვისაა განკუთვნილი. მაგალითისთვის, სწორედ ასეთი გრაფიკული ბაზებია გამოყენებული ვიდეო-თამაშების სისტემებში.
ამ ვიდეოში ნაჩვენებია ორი შავი ხვრელის შეჯახების ანიმაცია. პროგრამა: binary black hole merger GW170814. სურათი: კომპიუტერული დეპარტამენტი ”Argonne Leadership Computing Facility”, ვიზუალიზაციისა და მონაცემთა ანალიზის ჯგუფი.
AI-ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მეცნიერთა გუნდმა LIGO-ს მიერ 2017 წლიდან ჩაწერილი ყველა მონაცემი გამოიკვლია და სულ რაღაც 6-7 წუთის განმავლობაში შავი ხვრელების შერწყმით გამოწვეული გრავიტაციული ტალღების 4 სხვადასხვა ნაკადი გამოავლინა. ეს სიგნალები სრულიად დაემთხვა იმას, რაც მეცნიერებმა სხვა გამოთვლითი ტექნიკის გამოყენებით, ხანგრძლივი კვლევის შედეგად გამოავლინეს.
– “როგორც კომპიუტერული სფეროს მეცნიერი, აღფრთოვანებული ვარ ამ პროექტით და მიღებული შედეგებით. ეს ყველაფერი მეცნიერებს თავიანთი ამოცანების შესრულებაში უდიდეს დახმარებას გაუწევს. ამავე დროს მინდა ხაზი გავუსვა, რომ ჩვენ ადამიანურ ინტელექტს მანქანის ინტელექტით კი არ ვანაცვლებთ, არამედ ვაძლიერებთ”. – აღნიშნავს იან ფოსტერი, ”Argonne”-ს სამეცნიერო მონაცემთა ბაზის შენახვისა და შესწავლის განყოფილების ხელმძღვანელი.
ეს ნაშრომი შეგიძლიათ დეტალურად იხილოთ ჟურნალ ”Nature Astronomy”-ს 5 ივლისის გამოცემაში (გრავიტაციული ტალღების აღმოჩენის მნიშვნელობა ყველასათვის გასაგებ ენაზე).