الانفجارات الكونية.. فهم جديد بمساعدة الذكاء الاصطناعي
سخر الباحثون في جامعة وارويك البريطانية قوة الذكاء الاصطناعي لتحليل المستعرات الأعظم، وهي الانفجارات الهائلة التي تشير إلى نهاية حياة النجم، وقد نُشرت هذه الدراسة الرائدة في الإشعارات الشهرية للجمعية الفلكية الملكية.
وغالبا ما تختتم النجوم في جميع أنحاء الكون دورات حياتها كأقزام بيضاء، وهي نجوم فائقة الكثافة، وتنفجر بعض هذه الأقزام البيضاء على شكل مستعرات أعظم، مما يؤدي إلى تناثر العناصر الثقيلة الأساسية مثل الكالسيوم والحديد في الفضاء.
وهي العناصر التي تشكل اللبنات الأساسية للحياة، ومع ذلك، فإن الآليات الدقيقة وراء هذه الانفجارات المذهلة لا تزال بعيدة المنال إلى حد كبير.
ويهدف البحث الجديد إلى إزالة الغموض عن هذه الأحداث الكونية من خلال استخدام التعلم الآلي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، لتسريع دراسات المستعرات الأعظم.
وتقليديا، كان إنشاء نماذج الانفجارات ومقارنتها بملاحظات من الحياة الواقعية عملية بطيئة وتستهلك الكثير من الموارد، ويعد هذا النهج المبتكر بتسريع عملية إنشاء النماذج وتحسين الدقة.
وأوضح الدكتور مارك ماجي، المؤلف الرئيسي والفيزيائي في جامعة وارويك، أن "أطياف المستعرات الأعظم، التي تظهر شدة الضوء عبر أطوال موجية مختلفة، تكشف عن توقيعات فريدة من العناصر المختلفة التي نشأت أثناء الانفجار، ومن خلال تحليل هذه الأطياف، يمكننا تحديد العناصر المشاركة والحصول على نظرة ثاقبة لطبيعة الانفجار".
وأوضح الدكتور ماجي قائلاً: "عادة، يمكن أن يستغرق إنشاء نموذج واحد ما بين 10 إلى 90 دقيقة، ونحن بحاجة إلى مقارنة المئات أو الآلاف للحصول على فهم شامل، ويبتعد بحثنا عن هذه الطريقة التي تستغرق وقتا طويلا، حيث نقوم بتدريب الآلة للتعرف على أنواع الانفجارات المختلفة وإنشاء نماذج بسرعة، على غرار الفن أو النص الناتج عن الذكاء الاصطناعي، وسنكون قادرين على إنتاج محاكاة للمستعر الأعظم في أقل من ثانية، مما يعزز أبحاث المستعر الأعظم بشكل كبير".
ولا يؤدي تكامل الذكاء الاصطناعي إلى تسريع العملية فحسب، بل يعزز أيضا دقة البحث، وهذا يسمح بتوافق أفضل بين النماذج والمستعرات الأعظمية الحقيقية، مما يحسن فهم خصائصها الفيزيائية.
وأضاف الدكتور ماجي أن: "استكشاف العناصر الصادرة عن المستعرات الأعظم أمر بالغ الأهمية، حيث تنتج الانفجارات المختلفة تركيبات عنصرية مختلفة، ومن خلال ربط خصائص الانفجار بتلك الخاصة بالمجرات المضيفة، يمكننا إنشاء روابط بين نوع الانفجار وخصائص القزم الأبيض الأصلي".
وهذه الدراسة تمثل مجرد البداية، وستعمل الأبحاث المستقبلية على توسيع النطاق ليشمل مجموعة واسعة من الانفجارات والمستعرات الأعظمية، بهدف ربط آليات الانفجار مباشرة بخصائص المجرة المضيفة، وهي التطورات التي أصبحت ممكنة بفضل التعلم الآلي.
aXA6IDMuMTQ0LjI5LjIxMyA= جزيرة ام اند امز
