Yapay Zeka Destekli Arama, Hubble'ın 30 Yıllık Arşivinde 1.400 Gizemli Nesne Ortaya Çıkardı

YB Destekli Arama, Hubble'ın 30 Yıllık Arşivinde 1.400 Gizemli Nesne Ortaya Çıkardı

Otuz yılı aşkın bir süredir Hubble Uzay Teleskobu, yıldız doğumu, galaktik evrim ve evrenin genişlemesine dair anlayışımızı yeniden tanımlayan görüntüler yakalayarak insanlığın kozmos üzerindeki birincil gözü olarak hizmet verdi. Ancak gözlemevi tarafından üretilen verilerin büyüklüğü, her bir kareyi inceleme konusunda insan araştırmacıların kapasitesini çoktan geride bıraktı. Astronomy & Astrophysics dergisinde yayınlanan dönüm noktası niteliğindeki bir çalışmada, Avrupa Uzay Ajansı'ndan (ESA) bir grup gökbilimci, bu veri dağını elemek için son teknoloji bir yapay zeka aracı kullanarak daha önce tespit edilememiş yaklaşık 1.400 anormal nesneyi gün yüzüne çıkardı. Araştırmacılar, sadece 60 saat içinde 100 milyon görüntü kesitini tarayarak makine öğreniminin yüzyıllar sürecek manuel emeği nasıl birkaç günlük bilgisayar işlemine dönüştürebileceğini kanıtladı.

Modern Astronomide Büyük Veri Sorunu

Hubble Miras Arşivi, 35 yıllık gözlemleri kapsayan on binlerce veri setiyle tarihin en önemli bilimsel bilgi depolarından birini temsil ediyor. Arşiv, astrofizik araştırmaları için bir altın madeni olsa da, aynı zamanda göz korkutucu bir "samanlıkta iğne arama" sorunu sunuyor. Geleneksel olarak, çarpışan galaksiler veya kütleçekimsel mercekler gibi nadir veya anormal nesnelerin keşfi, gökbilimcilerin görüntüleri manuel olarak incelemesini veya ilgisiz çalışmalar sırasında tesadüfi keşiflere güvenmesini gerektiriyordu. Binlerce gönüllünün gök cisimlerini sınıflandırmaya yardımcı olduğu vatandaş bilimi projelerinin ortaya çıkışıyla bile, modern teleskoplardan elde edilen veri toplama hızı, insan kolektif çabasının sınırlarını hızla aşıyor.

Otomatik sistemlere duyulan ihtiyaç hiç bu kadar acil olmamıştı. Teleskoplar daha güçlü hale geldikçe ve taramalar daha kapsamlılaştıkça, "samanlık" artık sadece büyük değil; üstel bir hızla genişliyor. ESA'dan araştırmacılar David O’Ryan ve Pablo Gómez, Hubble verilerindeki en "tuhaf" ve bilimsel açıdan önemli aykırı değerleri bulmak için insan beyninin nüanslı örüntü tanıma yeteneğini modern işlemcilerin amansız hızıyla birleştiren bir metodolojiye ihtiyaç duyduklarını fark ettiler. Bu durum, özellikle sıra dışı olanı avlamak için tasarlanmış sofistike yeni bir aracın geliştirilmesine yol açtı.

Metodoloji: 60 Saatte 100 Milyon Görüntü

Arşivdeki birikmiş iş yükünü ele almak için ekip, insan beyninin biyolojik yapılarından esinlenen bir yapay zeka mimarisi olan ve AnomalyMatch adını verdikleri bir sinir ağı geliştirdi. Yıldızlar veya sarmal galaksiler gibi belirli, iyi tanımlanmış nesneleri bulmak üzere programlanan standart algoritmaların aksine AnomalyMatch, "tuhaf" olanı tanımak üzere eğitildi. Bozulmuş simetriler, alışılmadık gaz eklentileri veya çarpık ışık imzaları gibi normalden sapan kalıpları arıyor. Sinir ağı, Hubble Miras Arşivi'nden yaklaşık 100 milyon görüntü kesitini taramak üzere görevlendirildi; bu, tüm koleksiyonun astrofiziksel anomaliler için sistematik olarak ilk kez taranması anlamına geliyordu.

Yapay zekanın verimliliği şaşırtıcıydı. Profesyonel gökbilimcilerden oluşan bir ekibin elle incelemesinin onlarca yıl süreceği iş, AnomalyMatch tarafından sadece iki buçuk günde tamamlandı. Ancak araştırmacılar, yapay zekanın tek başına hareket etmediğini vurguladılar. Algoritma potansiyel adayları işaretledikten sonra O’Ryan ve Gómez, orijinalliklerini doğrulamak için yüksek olasılıklı kaynakları bizzat incelediler. Bu "insan odaklı" (human-in-the-loop) yaklaşım, yapay zekanın hızının deneyimli bilim insanlarının uzmanlığıyla dengelenmesini sağlayarak, daha az sofistike bir sistemi kandırabilecek dijital artifaktları veya kamera gürültülerini eliyor.

‘Tuhaf’ Keşiflerin Kataloglanması

Arama sonucunda 1.400 anormal nesneden oluşan devasa bir hazine elde edildi ve bunların 800'ü bilimsel literatürde daha önce hiç belgelenmemişti. Katalog, uzaya dair görsel beklentilerimizi zorlayan çok çeşitli kozmik nadirliklerini içeriyor. Bulgular arasında şunlar yer alıyordu:

• Çarpışan Halka Galaksiler: Bir galaksinin diğerinin merkezinden geçerek bir yıldız oluşumu dalgası yaratmasıyla oluşan nadir yapılar.
• Kütleçekimsel Mercekler ve Yaylar: Ön plandaki devasa bir nesnenin kütleçekiminin, daha uzak bir galaksinin ışığını dairelere veya uzun yaylara dönüştürdüğü durumlar.
• Denizanası Galaksiler: Galaksiler arası ortamda hareket ederken sürüklenen uzun, gaz halindeki "dokunaçlara" sahip sistemler.
• Kenardan Görünen Protoplanet Diskleri: Yandan bakıldığında "hamburger" veya "kelebek" gibi görünen gelişmekte olan güneş sistemleri.

Anomaliler Bilim İçin Neden Önemlidir?

Astrofizik alanında aykırı değerler genellikle ortalamalardan daha önemlidir. Standart galaksiler bize evrenin çoğu zaman nasıl davrandığını anlatırken, anomaliler evrenin uç koşullar altında nasıl davrandığını söyler. Çalışmanın baş yazarı David O’Ryan, "Hubble Uzay Teleskobu'ndan elde edilen arşiv gözlemleri artık 35 yıl geriye gidiyor ve astrofiziksel anomalilerin bulunabileceği zengin bir veri hazinesi sunuyor," dedi. Bu "tuhaf" nesneler; kütleçekimi, karanlık madde ve galaktik evrim teorilerini test etmek için kritik veri noktaları sağlıyor. Örneğin, nadir bir kütleçekimsel mercek, doğal bir teleskop görevi görerek araştırmacıların zamanda normalde mümkün olandan daha geriye bakmalarını sağlayabilir.

Dahası, bu keşifler gelecekteki gözlemler için bir yol haritası sunuyor. Bu 1.400 nesneyi şimdi tanımlayarak, bilim camiası James Webb Uzay Teleskobu (JWST) gibi daha gelişmiş araçları kullanarak yapılacak takip çalışmaları için onlara öncelik verebilir. Bir galaksinin neden "denizanası" şekli aldığını veya bir yıldız oluşum diskinin neden asimetrik göründüğünü anlamak, derin uzaydaki gazın akışkanlar dinamiği ve yıldızların yaşam döngüleri hakkındaki anlayışımızda çığır açabilir.

Arşiv Araştırmalarının Geleceği

AnomalyMatch aracının başarısı, uzay araştırmalarının geleceği için derin etkilere sahip. ESA'nın Euclid uzay teleskobu ve Vera C. Rubin Gözlemevi gibi yeni tesislerin petabaytlarca veri üreteceği bir "tarama astronomisi" çağına giriyoruz. 2023 yılında taramasına başlayan Euclid, gökyüzünün üçte birindeki milyarlarca galaksiyi haritalandırmakla görevli. O’Ryan ve Gómez tarafından geliştirilenler gibi yapay zeka araçları olmadan, bu görevlerden elde edilen en ilginç verilerin çoğu muhtemelen nesiller boyu dijital arşivlerde gömülü kalacaktı.

Çalışmanın ortak yazarlarından Pablo Gómez, çalışmalarının daha geniş kapsamlı kullanımına dikkat çekerek şunları söyledi: "Bu, Hubble arşivinin bilimsel çıktısını maksimize etmek için yapay zekanın harika bir kullanımıdır. Birçoğunun zaten bulunmuş olmasını bekleyebileceğiniz Hubble verilerinde bu kadar çok anormal nesne bulmak harika bir sonuç." Ekibin metodolojisi, 2027 yılına kadar fırlatılması planlanan ve kızılötesi evrenin daha geniş alanlı görüntülerini sağlayacak olan Nancy Grace Roman Uzay Teleskobu'na da uygulanabilecek bir kavram kanıtı niteliği taşıyor.

Keşif İçin Yeni Bir Paradigma

Geleceğe doğru ilerlerken, gökbilimciler ve yapay zeka arasındaki ilişki basit bir otomasyondan derin bir iş birliğine dönüşüyor. Yapay zeka, yorgunluk veya bilişsel önyargı nedeniyle insan gözünün gözden kaçırabileceği gürültü içindeki örüntüleri görebilen "ikinci bir göz" işlevi görüyor. Bu araçlar, bilim insanlarını milyonlarca görüntüyü ayıklama şeklindeki mekanik görevden kurtararak, araştırmacıların alanı ileriye taşıyan üst düzey analizlere ve teorik çalışmalara odaklanmasını sağlıyor.

Bu 1.400 nesnenin keşfi, Hubble gibi "Büyük Gözlemevleri"nin hala açığa çıkarılacak pek çok sırrı olduğunu hatırlatıyor. Daha yeni ve daha güçlü teleskoplar fırlatsak bile, halihazırda topladığımız veriler hayati bir sınır olmaya devam ediyor. 30 yıllık ışığın ve modern sinir ağlarının evliliğinde gökbilimciler, ne kadar tuhaf olursa olsun hiçbir kozmik gizemin karanlıkta gizli kalmamasını sağlamanın bir yolunu buldular.