شبیه‌سازی ستارگان نوترونی در یک ثانیه!

زهرا وجدانی: در یک پیشرفت شگرف در زمینه تحلیل داده‌های نجومی، یک الگوریتم جدید یادگیری ماشین به نام DINGO-BNS توانسته است تحلیل برخورد ستارگان نوترونی را ۳۶۰۰ برابر سریع‌تر از روش‌های سنتی انجام دهد. این دستاورد، که می‌تواند انقلابی در عرصه اخترشناسی و تحلیل داده‌های گرانشی و تابش‌های الکترومغناطیسی ایجاد کند، امکان شبیه‌سازی دقیق و سریع برخورد‌های نادر این اجرام ستاره‌ای چگال را فراهم می‌آورد. با استفاده از این الگوریتم، اخترشناسان می‌توانند داده‌های گرانشی و نور مربوط به این برخورد‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرده و به‌سرعت واکنش نشان دهند.

تحلیل ۳۶۰۰ برابری برخورد ستارگان نوترونی با الگوریتم جدید هوش مصنوعی 

به تازگی یک روش یادگیری ماشین پتانسیل انقلابی در نجوم چندرسانه‌ای ایجاد کرده است. شبیه‌سازی‌های ستارگان نوترونی دوتایی، که از مهم‌ترین اولویت‌های اخترشناسان است، می‌تواند تغییرات بزرگی در تحلیل داده‌های گرانشی و امواج الکترومغناطیسی ایجاد کند. برخورد‌های نادر این اجرام ستاره‌ای چگال، امواج گرانشی را تولید کرده و پس از آن انفجار‌هایی از نور را به همراه دارند که فرصت‌های منحصر به فردی برای مطالعه ماده و گرانش در شرایط بسیار شدید در اختیار اخترشناسان قرار می‌دهند. اما زمان در این فرایند حیاتی است و بدون تحلیل سریع، سیگنال‌های کلیدی ممکن است از دست بروند.

در این مطالعه جدید، یک تیم بین‌المللی از پژوهشگران یک رویکرد جدید یادگیری ماشین معرفی کرده‌اند که قادر است امواج گرانشی ناشی از برخورد ستارگان نوترونی را تقریباً به‌صورت زمان واقعی تحلیل کند و حتی پیش از تکمیل شدن برخورد، این سیگنال‌ها را شبیه‌سازی کند. این روش از یک شبکه عصبی برای تفسیر سریع داده‌های ورودی استفاده می‌کند که به اخترشناسان این امکان را می‌دهد که به‌سرعت برای جستجوی نور و دیگر سیگنال‌های الکترومغناطیسی مربوطه اقدام کنند. این پیشرفت می‌تواند نقشی کلیدی در آماده‌سازی برای نسل بعدی رصدخانه‌های امواج گرانشی ایفا کند.

چرا زمان‌بندی و تحلیل سریع مهم است؟

تصور کنید که برخورد دو ستاره نوترونی در فاصله صد‌ها میلیون سال نوری از زمین اتفاق می‌افتد. سیگنال‌های گرانشی تولید شده توسط این برخوردها، برای شبیه‌سازی و تجزیه و تحلیل پیچیده هستند. در حال حاضر، دستگاه‌های رصدی تنها می‌توانند چند دقیقه داده از هر رویداد جمع‌آوری کنند، در حالی که رصدخانه‌های آینده ممکن است ساعت‌ها یا حتی روز‌ها داده جمع‌آوری کنند. پردازش این حجم داده‌ها با استفاده از روش‌های سنتی، هم زمان‌بر است و هم به شدت منابع محاسباتی زیادی را مصرف می‌کند.

برای مقابله با این چالش، یک تیم بین‌المللی الگوریتم یادگیری ماشین جدیدی به نام  DINGO-BNS (Deep INference for Gravitational-wave Observations from Binary Neutron Stars) توسعه داده است. این شبکه عصبی قادر است سیستم‌های برخورد ستارگان نوترونی را تنها در یک ثانیه شبیه‌سازی کند که این زمان در مقایسه با تکنیک‌های موجود که برای انجام همین تحلیل به تقریبا یک ساعت زمان نیاز دارند، بسیار سریع‌تر است. یافته‌های این تحقیق به‌تازگی در نشریه معتبر Nature منتشر شده است.

شبیه‌سازی سیگنال‌های گرانشی و نور همراه

برخورد‌های ستارگان نوترونی نه تنها امواج گرانشی تولید می‌کنند بلکه نور قابل مشاهده (در انفجار بعدی به نام کیلونوا) و دیگر تابش‌های الکترومغناطیسی نیز از خود منتشر می‌کنند. در این راستا، تیم تحقیقاتی از یک روش نوین برای تجزیه و تحلیل داده‌های گرانشی استفاده کرده‌اند که به اخترشناسان این امکان را می‌دهد که علاوه بر سیگنال‌های گرانشی، نور و دیگر تابش‌های الکترومغناطیسی را شبیه‌سازی کنند.

ماکسیمیلیان داکس، اولین نویسنده این مقاله و دانشجوی دکتری در بخش استنباط تجربی در مؤسسه ماکس پلانک برای سیستم‌های هوشمند و انستیتو ELLIS در تیوبینگن می‌گوید: "تحلیل سریع و دقیق داده‌های امواج گرانشی برای مشخص کردن مکان منبع و هدایت تلسکوپ‌ها به‌سمت آن به‌طور سریع بسیار حیاتی است تا بتوان همه سیگنال‌های همراه را مشاهده کرد. "

این روش زمان واقعی می‌تواند استاندارد جدیدی برای تجزیه و تحلیل داده‌های برخورد‌های ستارگان نوترونی ایجاد کند و به جامعه اخترشناسی این امکان را می‌دهد که تلسکوپ‌های خود را در اسرع وقت به‌سمت این اجرام هدایت کنند، همان‌طور که بزرگترین رصدخانه‌های امواج گرانشی مانند LIGO-Virgo-KAGRA (LVK) برای شناسایی آنها اقدام می‌کنند.

الگوریتم جدید چه تفاوتی با روش‌های سنتی دارد؟

الگوریتم‌های تحلیل سریع فعلی که توسط LVK استفاده می‌شوند، به دلیل نیاز به سرعت تحلیل، معمولاً به دقت کافی دست نمی‌یابند و برخی از جزئیات دقیق‌تر داده‌ها را قربانی می‌کنند.

تیم تحقیقاتی این مطالعه نشان داده است که روش جدید آنها که بر اساس یادگیری ماشین است، می‌تواند بدون کمترین تخمین و تقریب، تمام ویژگی‌های سیستم‌های ستارگان نوترونی در حال برخورد را تنها در یک ثانیه شبیه‌سازی کند. این شبیه‌سازی‌ها شامل پارامتر‌هایی همچون جرم‌ها، چرخش‌ها و موقعیت اجرام هستند که تحلیل دقیق این پارامتر‌ها می‌تواند به اخترشناسان این امکان را بدهد که مکان برخورد را با دقت ۳۰ درصد بیشتر نسبت به روش‌های فعلی شبیه‌سازی کنند.

این الگوریتم سریع و دقیق به اخترشناسان این امکان را می‌دهد که اطلاعات بحرانی را برای مشاهدات مشترک بین رصدخانه‌های امواج گرانشی و تلسکوپ‌های دیگر فراهم کنند. این کار می‌تواند کمک کند تا برای جست‌و‌جو در میان نور و سیگنال‌های الکترومغناطیسی تولید شده توسط این برخوردها، از زمان رصد تلسکوپ‌ها به‌طور بهینه استفاده شود.

ویژگی‌های فنی DINGO-BNS

برای تحلیل برخورد‌های ستارگان نوترونی، روش‌های یادگیری ماشین باید از پیچیدگی‌های فنی خاصی عبور کنند. استیفن گرین، عضو فلوشیپ رهبران آینده UKRI در دانشگاه ناتینگهام توضیح می‌دهد: "تحلیل امواج گرانشی به‌ویژه برای ستارگان نوترونی دوتایی چالش‌برانگیز است، بنابراین برای DINGO-BNS باید نوآوری‌های فنی مختلفی توسعه می‌یافت. این شامل ایجاد یک روش برای فشرده‌سازی داده‌های تطبیق‌پذیر با رویداد است. "

برنارد شُلکف، مدیر بخش استنباط تجربی در مؤسسه ماکس پلانک برای سیستم‌های هوشمند و انستیتو ELLIS در تیوبینگن نیز می‌گوید: "مطالعه ما اثربخشی ترکیب روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین با دانش فیزیکی در زمینه شبیه‌سازی‌های دقیق فیزیکی را نشان می‌دهد. "

آینده تحلیل سیگنال‌های پیش از برخورد

به کمک DINGO-BNS می‌توان به‌زودی سیگنال‌های الکترومغناطیسی را پیش از برخورد و در زمان وقوع آنها مشاهده کرد. این شبیه‌سازی می‌تواند به اخترشناسان کمک کند تا اطلاعات تازه‌ای درباره فرآیند برخورد و انفجار کیلونوا به‌دست آورند، که همچنان برای دانشمندان یک معما باقی مانده است.

آلساندرا بوانانو، مدیر بخش گرانش و کیهان‌شناسی فیزیکی در مؤسسه ماکس پلانک برای گرانش فیزیکی می‌گوید: "این نوع مشاهدات چندرسانه‌ای زودهنگام می‌تواند بینش‌های جدیدی در مورد فرآیند برخورد و انفجار کیلونوا فراهم کند، که هنوز به‌طور کامل رمزگشایی نشده‌اند. "

الگوریتم DINGO-BNS یک گام بزرگ به سوی انقلابی در تحلیل داده‌های برخورد ستارگان نوترونی است که نه تنها سرعت تحلیل داده‌ها را تا ۳۶۰۰ برابر افزایش داده است، بلکه دقت تحلیل‌ها را نیز به‌طور چشمگیری بهبود بخشیده است. این پیشرفت در علم نجوم می‌تواند در آینده‌ای نزدیک به کشف‌های جدیدی در مورد کیهان و فرآیند‌های فیزیکی در مقیاس‌های بزرگ منجر شود.

انتهای پیام/