Dev nötrino projesinde yapay zeka ile yeni dönem

Parçacık fiziğinin en büyük uluslararası araştırma projelerinden biri olan Derin Yeraltı Nötrino Deneyi (DUNE), veri işleme altyapısını yapay zekâ sistemleriyle güçlendiriyor. Güney Dakota’da yerin yaklaşık bir mil altında kurulan tesiste, evrenin “hayalet parçacıkları” olarak bilinen nötrinoları tespit etmek için geliştirilen deney düzenekleri büyük ölçekli yapay zekâ algoritmalarıyla destekleniyor. Fermilab liderliğinde yürütülen ve 35’ten fazla ülkeden 1.500’ü aşkın uzmanın yer aldığı proje, aylar sürebilen analiz süreçlerini çok daha kısa sürelerde tamamlamayı ve parçacık fiziğinde yeni nesil veri işleme mimarileri geliştirmeyi amaçlıyor.

HIZLI ANALİZ

Her saniye trilyonlarca nötrino Dünya’dan geçmesine rağmen bu parçacıkların maddeyle son derece sınırlı etkileşim kurması, tespit sürecini oldukça zorlaştırıyor. DUNE kapsamında yaklaşık eksi 300 Fahrenheit sıcaklıkta tutulan 17 bin tonluk sıvı argon tanklarında gerçekleşen parçacık etkileşimlerinin yüksek çözünürlüklü görüntüleri inceleniyor. MicroBooNE deneylerinde kullanılan ilk uygulamaların ardından DUNE ölçeğine taşınan derin sinir ağları, sıvı argon odalarından gelen karmaşık verileri milisaniyeler içinde yeniden yapılandırarak araştırmacıların en değerli sinyallere daha hızlı ulaşmasını sağlıyor.

SÜPERNOVA UYARISI

Projede kullanılan yapay zekâ tetikleyicileri yalnızca parçacık çarpışmalarını izlemekle sınırlı kalmıyor. Sistem, Samanyolu’nda meydana gelebilecek bir süpernova patlamasından yayılan nötrino dalgalarını da sürekli takip ediyor. Bir yıldız çökerken ortaya çıkan nötrinoların görünür ışıktan önce tespit edilebilmesi, olayın erken aşamada belirlenmesine imkân tanıyor. Yapay zekâ altyapısı, aday bir olayın öncesindeki ve sonrasındaki verileri otomatik olarak koruma altına alarak diğer uzay gözlemevleri için erken uyarı işlevi görebiliyor.

KESTİRİMCİ BAKIM

Binlerce bileşenin eş zamanlı çalıştığı yeraltı tesisinde operasyonel süreklilik de yapay zekâ sistemleriyle destekleniyor. Büyük dil modelleri ve kestirimci bakım algoritmaları, sistemlerdeki anormallikleri gerçek bir arızaya dönüşmeden önce belirlemek için kullanılıyor. Böylece bakım planlarının daha erken yapılması, operasyonel kesintilerin azaltılması ve tesisin çalışma sürekliliğinin korunması hedefleniyor.

VERİ ALTYAPISI

DUNE’un üreteceği petabaytlarca veriyi yönetmek için ulusal laboratuvarlar ve üniversitelerin ortaklığıyla geniş bir bilgi işlem altyapısı kuruluyor. Bu yapı, deneylerden gelen verilerin depolanması, filtrelenmesi ve analiz edilmesini aynı sistem içinde yönetiyor. Projede geliştirilen yöntemler, yalnızca parçacık fiziğinin ihtiyaçlarına değil, çok büyük veri hacimlerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesini gerektiren diğer sektörlere de uygulanabilecek bir model ortaya koyuyor.