Araştırmada, kozmologlar yapay zekâyı standart kozmoloji modeli olan ΛCDM simülasyonları üzerinde eğitti. Sonrasında bu ön eğitimin, yapay zekânın kozmoloji ve astrofizikteki diğer karmaşık sorunları çözme yeteneğine etkisi test edildi. Elde edilen sonuçlar, yapay zekânın bazı umut verici performanslar sergilemesine karşın, yeni fiziksel keşiflerde olumsuz etkiler yaratan önyargılar geliştirdiğini gösterdi.
Flatiron Institute ve Princeton Üniversitesi'nden kozmolog Adrian E. Bayer, çalışmanın yapay zekânın bilimsel ilerlemeye nasıl katkı sağlayabileceğine dair önemli bir örnek olduğunu belirtti. Bayer, hızlanma ve anlama süreçlerinin birlikte yürütülmesinin önemine dikkat çekti. Araştırmada transfer öğrenme yöntemi kullanılarak, yapay zekânın önce bir görevde öğrenip ardından bu bilgiyi yeni fizik modellerine uygulaması sağlandı. Ancak standart modelin ötesindeki alternatif kozmoloji senaryolarının simülasyonları hâlâ yüksek maliyetli ve zaman alıcı olmaya devam ediyor.
Kaynak: RSS
