Düşük Enerjili Nükleer Astrofiziksel Reaksiyon Gözlenebilirlerinin İncelenmesinde Yeni Bir Yaklaşım: Yapay Sinir Ağları Modeli


Koçak G. (Yürütücü)

Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2022 - 2023

  • Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
  • Başlama Tarihi: Temmuz 2022
  • Bitiş Tarihi: Temmuz 2023

Proje Özeti

Günümüzde makine öğrenme dilleri ve bilimin çeşitli dalları arasındaki ilişki günümüzde çok önemli bir noktaya doğru ilerlemektedir. Fiziksel ve matematiksel yöntemlerle açıklanamayan bazı kavram ve nicelikler, disiplinler arası çalışmalar ile yapay zeka kullanılarak enerjiden ve zamandan tasarruf edilerek açıklanmaya çalışılmaktadır. Nükleer fizik çalışmalarında da hem yapı hem de reaksiyon çalışmalarında yapay zeka kullanımı ve son derece önemli bir hal almaktadır. Astrofiziksel nükleer reaksiyonlarda en büyük problem düşük enerjilerde ve sıfıra yakın bölgelerde çalışmak ve hesaplama yapmaktır. Bu enerji bölgelerinde yapılan çalışmalarda teorik füzyon tesir kesitleri ile deneysel sonuçlar arasında büyük farklılıklar oluşmakta ve bilim adamları bu farkları anlamaya çalışmaktadır (Rolfs ve Rodney, 1988).
Nükleer Astrofiziksel S-faktör niceliği, düşük enerjili reaksiyonlarda enerjiye karşılık daha düzgün bir davranış sergileyerek sıfır noktasına bir yaklaşım yapılmasını sağlamakta ve S(0) değerinin tahmin edilmesini amaçlamaktadır. Böylece modellerin açıklayamadığı sıfıra yakın enerjilerdeki veriler anlaşılmaya çalışılmaktadır.
Bu projede amacımız; reaksiyon gözlenebilirlerini açıklamak amacıyla geleneksel olarak kullanılan nükleer fizik modelleri ile bu gözlenebilirleri bulmada yapay zeka yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) modelini kullanmaktır. Deneysel datanın olmadığı, enerjinin çok düşük olduğu veya sıfıra yaklaştığı durumlarda YSA metodunun ürettiği sonuçlar ile nükleer fizik modelleri sonuçlarını karşılaştırmak, YSA’ nın avantaj ve dezavantajlarını belirlemek ve sıfır değeri (S(0)) için YSA metodu yardımıyla S-faktör ve toplam tesir kesiti değerlerini bulmaktır. Bu proje makine öğrenme dili ile nükleer reaksiyon hesaplamaları arasındaki bağı kurabilmenin ilk basamağı olarak düşünülmektedir. Eğer bu yöntem başarıya ulaşırsa, daha hassas ve ayrıntılı çözümler sağlayan makine dilleri çalışmalar yapılması sonraki safhalarda planlanmaktadır. İlerleyen aşamalarda ise deney sistemlerinde YSA yardımıyla yeni deney reaksiyonları için önerilerde bulunmak ve radyoizotop üretimi gibi önemli alanlarda daha verimli, daha tasarruflu ve öngörülebilir deneyler yapmak mümkün olacaktır.