James Webb Uzay Teleskobu'nun gözlemlediği 'küçük kırmızı noktalar' olarak adlandırılan gizemli yapılar, süpermasif kara deliklerin beklenenden çok daha hızlı büyüyebileceğini gösteriyor. Bu keşif, kara deliklerin evrenin erken dönemlerinde nasıl oluştuğu konusundaki teorileri sorgulatıyor.
Yeni bir araştırma, bu soruna teknolojik bir çözüm geliştirdi. Bilim insanları, yapay zeka kullanarak sadece galaksi fotoğraflarından kara deliklerin büyüme rejimlerini tespit edebilmeyi başardı. Makine öğrenmesi algoritması, %91-94 doğrulukla kara deliklerin 'aşırı büyük' veya 'normal' kategorilerinden hangisine ait olduğunu belirleyebiliyor.
Araştırma ekibi, SIMBA, IllustrisTNG ve EAGLE adlı üç farklı kozmolojik simülasyonu kullanarak sistemlerini geliştirdi. Bu simülasyonlardan elde edilen verileri, Vera C. Rubin Gözlemevi'nin Uzay ve Zaman Araştırması projesi (LSST) formatına dönüştürerek eğittiler.
Bu gelişme özellikle önemli çünkü kara deliklerin kütlelerini doğrudan ölçmek son derece zor. Yeni yöntem sayesinde, yakında başlayacak olan LSST projesi milyonlarca galaksiyi gözlemlerken, her birinin kara delik özelliklerini tahmin edebilecek. Bu da evrenin erken dönemlerindeki kara delik oluşumu hakkında çok daha geniş bir veri seti elde etmemizi sağlayacak.