تغطية شاملة

يكشف الذكاء الاصطناعي عن خطأ طويل الأمد في دراسة الثقوب السوداء

وجدت دراسة جديدة، بقيادة جامعة باث في المملكة المتحدة، أن الثقوب السوداء الهائلة تحتاج إلى مجرات مندمجة وغاز بارد لتنمو. هذا الاكتشاف، الذي تم الحصول عليه من خلال التعلم الآلي، قد يغير فهمنا لتطور المجرات

يكشف الذكاء الاصطناعي عن خطأ طويل الأمد في دراسة الثقوب السوداء. الائتمان: موقع العلوم عبر DALEE
يكشف الذكاء الاصطناعي عن خطأ طويل الأمد في دراسة الثقوب السوداء. الائتمان: موقع العلوم عبر DALEE

لقد عرف علماء الفلك منذ فترة طويلة أن الأسود فائق الكتلة، الموجود في مراكز معظم المجرات الكبيرة، ينمو بمرور الوقت. حتى الآن، كان من المفترض عمومًا أن اندماج المجرات كان السبب الرئيسي لهذا النمو. ومع ذلك، تظهر دراسة جديدة، نشرت في مجلة "الإشعارات الشهرية للجمعية الفلكية الملكية"، أن هذه ليست الصورة الكاملة.

استخدم الفريق، بقيادة الدكتورة ماتيلد أفيارت-ماكنزي، التعلم الآلي لتصنيف عمليات اندماج المجرات بشكل أكثر دقة من أي وقت مضى. أظهر تحليل حوالي 8,000 نظام ثقب أسود نشط أن عمليات الاندماج ترتبط بشكل مباشر بنمو الثقوب السوداء فقط في نوع محدد من المجرات: المجرات المكونة للنجوم والتي تحتوي على كميات كبيرة من الغاز البارد.

الغاز البارد عبارة عن سحابة من الذرات والغازات التي لا يتم تسخينها بالإشعاع. وهي المادة الخام لتكوين النجوم الجديدة، كما أنها غذاء للثقوب السوداء. ووجدت الدراسة أنه عند اندماج مجرتين، قد ينتج عنهما تيار من الغاز البارد باتجاه الثقب الأسود الموجود في مركز المجرة المندمجة. يتسبب هذا التيار في نمو الثقب الأسود، بينما ينبعث منه إشعاعات هائلة.

ومع ذلك، وجدت الدراسة أيضًا أن اندماج المجرات ليس كافيًا في حد ذاته للتسبب في نمو الثقب الأسود. لن ينمو الثقب الأسود إلا إذا كانت المجرة المندمجة تحتوي على كميات كبيرة من الغاز البارد.

قد تغير هذه النتائج فهمنا لتطور المجرات. ومن الممكن أن يلعب الغاز البارد دورًا أكثر أهمية مما كنا نعتقد سابقًا في تطور الثقوب السوداء وفي تطور المجرات بشكل عام.

تم استخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) في هذه الدراسة. تعد شبكات CNN شبكات عصبية فعالة بشكل خاص للتعرف على الأنماط في الصور.

إن استخدام التعلم الآلي في هذه الدراسة يفتح نافذة جديدة لدراسة الثقوب السوداء. يوضح الدكتور أبيرت ماكنزي: «بينما كنا في الماضي مقتصرين على التحليل اليدوي لعدد صغير نسبيًا من المجرات، يمكننا الآن فحص آلاف المجرات في نفس الوقت». "تتيح لنا هذه القدرة الحصول على صورة أوسع وأكثر دقة للعلاقة بين اندماج المجرات ونمو الثقوب السوداء وتطور المجرات."

تضمنت بيانات التدريب عمليات محاكاة لاندماج المجرات التي تم إنشاؤها باستخدام الكود الهيدروديناميكي. وتضمنت هذه المحاكاة صورًا وبيانات أخرى تصف عملية اندماج المجرات، مثل: توزيع الغاز: كثافة ودرجة حرارة الغاز داخل المجرات، توزيع النجوم: عدد وكتلة ونوع النجوم داخل المجرات، مورفولوجية: شكل وبنية المجرات. المجرات.

وبعد تدريب الشبكة، تم تطبيق الطريقة على صور حقيقية للمجرات ملتقطة بواسطة التلسكوبات. قامت الشبكة بمعالجة كل صورة وإخراج نتيجة تمثل احتمالية اندماج المجرة.

استخدم الفريق مقاييس دقة مختلفة لتقييم أداء الشبكة، مثل:

  • دقة: النسبة المئوية للصور المصنفة بشكل صحيح على أنها مجرات مدمجة.
  • حساسيه: النسبة المئوية لعمليات اندماج المجرات التي اكتشفتها الشبكة.
  • خصوصية: النسبة المئوية للصور التي لم يتم تحديدها بشكل خاطئ على أنها مجرات مندمجة.

قدم استخدام التعلم الآلي في هذه الدراسة العديد من التحديات، مثل كمية البيانات: يعد جمع بيانات الرصد العديدة والدقيقة حول عمليات اندماج المجرات عملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً. جودة البيانات: قد تكون الصور التي يتم الحصول عليها عن طريق عمليات الرصد التلسكوبية صاخبة وتحتوي على تشوهات، مما يجعل من الصعب تحديد عمليات اندماج المجرات. بالإضافة إلى ذلك، من أجل تحسين تفسير النتائج، من المهم فهم العوامل التي تؤثر على نتائج تصنيف الشبكة وتفسيرها بشكل صحيح.

إن استخدام التعلم الآلي يفتح نافذة جديدة لدراسة الثقوب السوداء والمجرات:

  • تحديد أنواع جديدة من عمليات اندماج المجرات: يمكن للتعلم الآلي اكتشاف عمليات اندماج المجرات النادرة التي يصعب اكتشافها من خلال التصنيف اليدوي.
  • استكشاف العلاقة بين اندماج المجرات والنشاط النووي: يتيح التعلم الآلي للباحثين فحص العلاقة بين اندماج المجرات والنشاط النووي، مثل تكوين نجوم جديدة وانفجارات الثقوب السوداء.
  • دراسة تطور المجرات مع مرور الوقت: يمكن أن يساعد التعلم الآلي الباحثين على فهم أفضل لعملية تطور المجرات مع مرور الوقت، مع التركيز على تأثير اندماج المجرات ونمو الثقب الأسود.

هذا البحث عبارة عن تعاون بين باحثين من جامعة باث، وجامعة جونز هوبكنز، ومعهد ماكس بلانك للفيزياء الفلكية، ومركز هارفارد سميثسونيان للفيزياء الفلكية.

المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:

تعليقات 10

  1. هناك عبارات هنا تبدو علمية وتقنية ولكنها في الحقيقة ليست واضحة. مثال:
    1. "تضمنت بيانات التدريب محاكاة لعمليات اندماج المجرات التي تم إنشاؤها باستخدام الكود الهيدروديناميكي." ما هو الكود الهيدروديناميكي؟ ماذا يعني بالنسبة للنموذج إذا لم يتم تدريبه على ملاحظات حقيقية بل على عمليات المحاكاة؟
    2. "الغاز البارد عبارة عن سحابة من الذرات والغاز الذي لا يسخن بالإشعاع." ما هي سحابة الذرات إن لم تكن غازا؟

  2. عذرًا، تجربة تحديد النطاق الخاصة بك لا تلبي الحد الأدنى من معايير التجربة المعملية المقبولة. احتمالات خطأ القياس فيه بسبب درجة الحرارة أو ببساطة الأجهزة مرتفعة للغاية.

    لذا سأجري هنا تجربة هنا على الموقع حول موضوع مختلف: ليس التكنولوجيا بل علم النفس.

    في التجربة التي قدمتها، قمت بإجراء 60 دورة للمحيط وحصلت على انحراف قدره حوالي 3 ملم. ويبدو أنك إذا أجريت نفس التجربة بـ 600 طلقة، فسوف تحصل على انحراف قدره حوالي 3 سنتيمترات، ومع 6000 طلقة، انحراف قدره حوالي 30 سنتيمترًا.

    وهي بالفعل نتائج مهمة بأكثر من 3 ملم.

    في الفيديو الذي أحضرته، كانت المدة الكاملة للتجربة تزيد قليلاً عن الدقيقة.

    إذن هذه هي التجربة النفسية: اقضي ربع ساعة، أو ربما حتى ساعة، في إجراء التجربة بعدد أكبر من الجولات للحصول على نتيجة قياس أكثر أهمية.

    كعالم كرّس حياته لهذا الموضوع، أعتقد أن ساعة إضافية لن تغير الكثير.

    لديك كل المعدات اللازمة وأعتقد أن الفتاة اللطيفة ستكون سعيدة بتصوير مقطع فيديو آخر يمكنك تحميله إلى بقية العالم.

    والآن عرض ترويجي:

    لن يقوم أسبار بإجراء تجربة النطاق المحسنة التي اقترحت أنها ستستمر لمدة ساعة على الأكثر، لكنه سيظل يطالب المجتمع العلمي بإجراءها له، وأن يتصدى أحد لادعاءاته الغريبة (الكون يتحرك بسرعة 12 درجة مئوية.. نسبة إلى ما أسبار؟ولماذا لا 17ج؟).

    والأسباب، كما سبق أن قلت، لا تتعلق بالتكنولوجيا (على الرغم من أننا يجب أن نعترف بأن جهاز المنظار الذي صنعه هو جهاز تكنولوجي جميل) بل بعلم النفس: يريد أسبار الحفاظ على صورته الذاتية كمفكر رائد، و يعلم جيدًا أن تجربة حقيقية ستحطم هذه الصورة إربًا.

    إذن هنا حصلنا على تجربة ناجحة بعد كل شيء. على الرغم من أنه ليس بالطريقة التي أرادها عصب ماجينون، إلا أنه يمكن استخدامه كمادة خام للباحثين عن جنون العظمة والبارانويا.

  3. شكرا لآفي بيليزوفسكي، محرر العلوم.
    شكرا جزيلا على الرد علي وترك الفيديو.
    سأتذكر دائمًا باعتزاز حرية التعبير في المعرفة التي منحتها لي.
    شكرا لك مرة أخرى

    أ. أسبار

  4. تم الحذف لأنك تغمر الموقع بالتعليقات الوهمية، لقد أعطيتك سنوات ولا أتلقى سوى الشكاوى. يرغب الناس في قراءة التعليقات والاطلاع على مخطوطاتك التي تخترع علومًا جديدة وتفتخر أكثر بترشيحك لجائزة نوبل. دع متصفحي الاستمتاع بالموقع. يمكنني أيضًا التباهي بأشياء سخيفة مثل ترشيحي لجائزة إسرائيل.
    أبي

  5. تتكرر الأخطاء مرارا وتكرارا حتى تنكشف الحقيقة أن هناك خالقا للعالم، من المدهش حقا كيف يحاولون التخلص من الحقيقة، الكبرياء يجعل الناس يعتقدون أنهم يعرفون كل شيء ولا توجد قوة عليا تتحكم كل شيء من الذرة إلى مساحات المجرات بلا شك وأعلى بكثير من العقل البشري.

ترك الرد

لن يتم نشر البريد الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها *

يستخدم هذا الموقع Akismat لمنع الرسائل غير المرغوب فيها. انقر هنا لمعرفة كيفية معالجة بيانات الرد الخاصة بك.