Erciyes Üniversitesi'nde Yapay Zeka ile Nötrino Deneylerinde Verimlilik Artışı
Erciyes Üniversitesi'nde yapılan atom altı parçacık nötrinolar üzerine gerçekleştirilen projede, yapay zeka kullanılarak deney verimliliği yüzde 95 seviyesine yükseltildi. Araştırma, Fermi Ulusal Hızlandırıcı Laboratuvarı gibi uluslararası düzeydeki deneylerle iş birliği içinde sürdürülüyor.
Erciyes Üniversitesi (ERÜ) Araştırma Dekanlığındaki fizik laboratuvarında atom altı parçacıklardan nötrinolar üzerine hazırlanan projede yapay zeka kullanılarak deneylerdeki verimlilik yüzde 95 seviyesine çıkartıldı.
ERÜ Fen Fakültesi Fizik Bölümü Nükleer Fizik Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi, Araştırma Dekanlığı Dekan Yardımcısı Doç. Dr. Emrah Tıraş, AA muhabirine, atom altı parçacıklardan biri olan nötrinoların (Işık hızına yakın hıza sahip, elektriksel yükü sıfır ve maddelerin içinden neredeyse hiç etkileşmeden geçebilen temel parçacıklar) bir elektronun kütlesinin milyonda birine sahip olduğunu söyledi.
Nötrinoların önemine dikkati çeken Tıraş, ışığı taşıyan fotonlardan (küçük ışık parçacıkları) sonra evrende en bol miktarda bulunan atom altı parçacık olan nötrinoların maddeyle çok etkileşmediklerini, etkileşmedikleri için de güneşin içerisindeki nükleer tepkimelerden, süpernova patlamalarından (enerjisi biten büyük yıldızların şiddetle patlaması), evrendeki farklı kozmik etkileşimlerden ve galaksilerden bilgi taşıdığını anlattı.
Bu bilgilere ulaşabilmek için Fermi Ulusal Hızlandırıcı Laboratuvarı'nda (Fermilab) nötrino deneyleri yapıldığını belirten Tıraş, "Nötrinolar aslında atom altı parçacıklardan bir tanesi ancak hakkında çok az bilgi sahibi olduğumuz, en kritik parçacıklardan biri. Nötrinolar maddeyle çok az etkileştikleri için algılanması çok zor, o yüzden de biz bu parçacıklara 'hayalet parçacık' diyoruz." şeklinde konuştu.
Tıraş, Erciyes Nötrino Araştırma Grubu olarak 2021 yılının başından bu yana ABD Enerji Bakanlığının kontrolündeki 17 ulusal laboratuvardan biri olan Fermilab'ta 3 uluslararası nötrino deneyinin, aynı zamanda Kaliforniya'daki Berkeley Üniversitesinde sürdürülen EOS deneyinin resmi üyesi olduklarını aktardı.
Fermilab'ta yürütülen ANNIE, DUNE ve NOvA nötrino deneylerine değinen Tıraş, ekip olarak bu deneylerde sadece simülasyon ve veri analizi çalışmaları yapmadıklarını, aynı zamanda da dedektör AR-GE çalışmaları yürüttüklerini dile getirdi.
Nötrino parçacıklarını daha iyi algılayabilecek hassas dedektör sistemleri geliştirmeye çalıştıklarını vurgulayan Tıraş, aynı zamanda parçacıklar için kurdukları bu deneylerin elektronik sistemleri, ara yüz kontrol mekanizmaları ve analizleri için de yazılımlar geliştirdiklerini kaydetti.
Hibrit nötrino dedektörü olarak bilinen Berkeley Üniversitesi'ndeki EOS deneyinin sürdüğünü anlatan Tıraş, şöyle devam etti:
"Bu deneyin içerisinde sadece su yok. Su bazlı sıvı sintilatör dediğimiz özel karışımlı bir madde kullanıyoruz. Ancak bunun içerisinde nötrino parçacıkları etkileştikleri zaman hem sintilasyon fotonları hem de Çerenkov fotonları oluşuyor. Bu sintilasyon ve Çerenkov fotonlarını hassas bir şekilde ayırt edebilmek yapay zeka yöntemleriyle mümkün. Klasik yöntemlerle biz bunları yaklaşık yüzde 85-90 aralığında bir verimlilikte ayırt edebilirken bizim uyguladığımız yeni yapay zeka yöntemleri ve modelleriyle Çerenkov fotonları ile sintilasyon fotonlarını yüzde 95 verimlilikle başarılı bir şekilde ayırt edebildik. Geliştirdiğimiz yapay zeka modellerini aynı zamanda resmi üyesi olduğumuz uluslararası deneylerle, Fermilab'taki ANNIE ve Berkeley Üniversitesindeki EOS deneyinde işbirliği halinde olduğumuz gruplarla paylaşıyoruz. İlerleyen aşamada da bu yapay zeka modelleri ve metotlarının uluslararası deneylerdeki verilere uygulanması konusunda aktif üyelerden biri olmayı amaçlıyoruz."
Deneyde kullandıkları yapay zeka modeli hakkında da bilgi veren Tıraş, "Yapay zekanın bir alt kümesi olan Makine Öğrenmesi tabanlı sınıflandırma yöntemlerini veri setimize uygun parametre ayarlamaları yaparak yani optimize ederek uyguladık. Sonrasında ise önerdiğimiz optimize modellerden oluşan bir topluluk modeli kullanarak Çerenkov/sintilasyon fotonlarının ayrımını hassas bir şekilde gerçekleştirdik." dedi.
Bu çalışmaların ilk aşamasını tamamladıklarını ve makalelerinin yayın için alandaki saygın dergilerden birinde hakem değerlendirme sürecinde olduğunu anlatan Tıraş, aynı zamanda bu çalışmanın sonuçlarının ABD'de Cornell Üniversitesi tarafından kurulan çevrim içi bir site olan ve hakemlik değerlendirmesi öncesi makalelerin paylaşıldığı ArXiv'da yayınlandığını, ciddi anlamda ses getirdiğini ve geri dönüşler aldıklarını dile getirdi.
Tıraş, projenin Yükseköğretim Kurulu (YÖK) Araştırma Üniversiteleri Destek Programı kapsamında 1 milyon liranın üzerinde destek aldığını ve farklı model ve veri setleri üzerine uygulanan ek projenin ise Türkiye Bilimler Akademisi genç bilim insanı ödülü kapsamında desteklendiğini söyledi.
Yapay zeka üzerine çalışan doktora sonrası araştırmacı Dr. Merve Taş da deneylerde elde ettikleri sağlıklı verileri yapay zekayla entegre ederek başarılı sonuçlar elde ettiklerini, klasik yöntemlere kıyasla çok daha verimli sonuçlar aldıklarını kaydetti.
