Symulacja ewolucji wszechświata

Jeszcze sto lat temu panowalo naukowe przekonanie, że swiat był wieczny ,statyczny i ograniczony do jednej galaktyki zwanej Drogą Mleczną. Zmiana nastapiła pod koniec lat 1920tych  kiedy amerykański  fizyk Edwin Hubble w kalifornijskim obserwatorium astronomicznym Mt Wilson zaobserwował,  że świat sie rozszerza. Ta fundamentalna obserwacja  stała sie podstawą do obecnie zaakceptowanej teorii  powstania świata w tak zwanym Wielkim Wybuchu, który miał miejsce 13.7 miliarda lat temu.

Drugie bardzo istotne odkrycie,  które pozwiliło  na zrozumienie ewolucji świata mialo miejsce w 1964 roku w Bell Laboratories w USA. Arno Allan Penzias i Robert Wilson przypadkowo odkryli promieniowanie zwane  Cosmic Microwave Background Radiation CMBR będące  pozostałoscią Wielkiego Wybuchu. Wilson i Penzias za to odkrycie otrzymali nagrode Nobla w dziedzinie fizyki w 1978 roku.  Te dwa epokowe odkrycia  stały sią podstawą zrozumienia  ewolucji swiata po Wielkim Wybuchu.  Poczatkowe promieniowanie CMBR zostało bardzo dokładnie zmierzone specjalnym instrumentem krązącym w przestrzeni kosmicznej. Tak powstała  mapa najwcześniejszego świata tuz po Wielkim Wybuchu. Mapa ta jest najwczesniejszym obrazem świata. Mozemy go nazwac  po angielsku The baby Universe picture. Czyli “obraz swiata noworodka”.

Majac te dane początkowe i znając prawa fizyki rządzące zjawiskami  na wielką skalę astrofizycy mogli  zbudowac matematyczny model symulujacy  rozwój  świata w czasie od chwili poczatkowej do obecnego momentu. Model i symulacje zmian jakie miały miejsce w ciągu 13.7 miliardow lat wykonano w Harvard  Smithsonian Center for Astrophysics.  Obliczenia wymagały bardzo dużej ilości operacji matematycznych  i użycia  maszyn dużej mocy (High Performance Computing) zwanych superkomputerami. Superkomputerami nazywamy maszyny które w danym okresie czasu posiadają najwieksze pamiecie oraz które wykonują największą ilość operacji na sekundę. To czy maszyna jest superkomputerem zależy od jej parametrów oraz czasu kiedy sie pojawiła. W przeszłości superkomputery były  bardzo drogie i tylko najwieksze firmy przemysłowe i organizacje państwowe mogły zakupić i korzystać z ich duzej mocy obliczeniowej.

Harward

Obecnie sytuacja ulega zmianie na lepsze  ponieważ pojawiły się małe ale szybkie “kieszonkowe“ superkomputery,  które mają wysokie parametry mocy obliczeń i, co ważne, są  na tyle tanie, iż mogą być kupione przez  przeciętnej wielkości firmy przemysłowe lub naukowe centra i uczelnie. Maszyny te mają  dużą ilość procesorow zwanych rdzeniami  wykonujących obliczenia równolegle. Jeden  z takich  mikro-superkomputerow wykonała amerykańska firma Intel.

Ten “osobisty” superkomputer (PSC) noszący nazwę Intel Xeon Phi  jest wielordzeniowym  procesorem (many core processor)  wykonującym 1 TeraFlop/s  co oznacza tysiac miliardów arytmetycznych operacji  na sekundę.

Dzieki takim maszynom możemy symulować tak skomplikowane zjawiska  jak   ewolucje gwiazd, galaktyk i całego świata. Nasza wiedza o powstaniu i ewolucji świata czyni z nas jedyne istoty na ziemi które znają historię swojego domu jakim jest wszechświat. Wiele pozostało do zbadania .Mało wiemy o początku życia na ziemi, jak też o tym,  czy jesteśmy sami w świecie który zawiera wiele miliardów galaktyk. Ostatnio osiagnięty został postęp w wyjaśnieniu jak powstał świat w momencie Wielkiego Wybuchu. Fizyk teoretyczny Lawrence M.Krauss opublikował książkę “A Universe from Nothing”, w której rozważa hipotezę powstania świata zgodnie z naturalnymi  prawami fizyki  bez konieczności zakładania, że był to  cud wykonany przez ponadnaturalną istotę. Krauss  argumentuje, że nicość jest niestabilna i pozostawiona sobie po jakimś czasie  zamienia się w coś istniejącego. Jego ksiażka  jest fascynująca, ale czytanie jej wymaga trochę odwagi ze względu na zawarte w niej pojęcia z zakresu mechaniki kwantowej . Prawdziwość mechaniki kwantowej  nie ulega żadnej wątpliwości, ale  jest ona mało dostępna naszej intuicji ponieważ żyjemy w świecie średniej wielkości, gdzie prawa mechaniki kwantowej nie są obserwowalne. Podobnie nie rozumiemy teorii wzgledności bo nie poruszamy sie z szybkościami bliskimi szybkości światła. Ewolucja wyposażyła nas w umiejętności zachowania życia. Na przykład możemy łatwo ujrzeć groźne zwierzę w dżunglii, bo od tego zależy nasze życie. Mechanikę kwantową rozumiemy matematycznie, ale niektóre jej zasady gwałcą naszą ludzką intuicję i wydają się absurdalne. Są zatem pewne granice i trudności w poznawaniu świata. Zwłaszcza bez matematyki.

Pomimo tego i ograniczeń czasu, oraz funduszy na badania, poznajemy świat coraz lepiej, jak też woje skromne miejsce w potężnym świecie. Przed powstaniem nauki uważaliśmy, że jesteśmy w centrum świata. Potem okazało się, że jesteśmy szczególnym rodzajem z ssaków mającym tysiace bliskich kuzynów  i że nasz dom – Planeta Ziemia, to pyłek zawieszony w olbrzymim wszechświecie. Tak dużym, że możemy nigdy nie spotkać  wspołlokatorów, nawet jeśli oni istnieją.

Kończę optymistycznie. Coraz więcej wiemy o świecie i o nas samych. Współczesna ziemia jest nękana rożnicami  kultur, ras i religii, ale mamy narzędzia które pomagają nam  poznać rzeczywistość. Nasi przodkowie nie mieli takich narzędzi i wiedzy. Nadrabiali to fantazją i objawieniami. My możemy rozwijać  naszą wiedzę szybciej i lepiej. Samo to może byc powodem do dumy i radości istnienia. Bo dobrze życ to rozumieć czym jesteśmy, co nas otacza i uczyć się coraz więcej.

Komentarz Jacka Tabisza:

Autor powyższego, bardzo ciekawego tekstu, Janusz Kowalik, emerytowany profesor matematyki I informatyki na Washington State University, oraz kierownik badań informatyki w firmie lotniczej Boeing Company w Seattle, poprosił mnie o kilka słów komentarza w stylu “bezbożnej pogadanki”, cyklu refleksji filmowych I eseistycznych, który kontynuuję już od jakiegoś czasu w różnych miejscach.

Janusz Kowalik ma z pewnością rację, uznając iż dążenie do prawdziwej wiedzy na temat rzeczywistości jest istotnym elementem szczęścia. Ten szacunek do odkrywania prawdy często niknie w postmodernistycznym dyskursie, gdzie liczy się niekiedy bardziej tożsamość podłoża kulturowego, które może być przecież, z uwagi na dogmaty religijne tradycji, z której wyrasta dana osoba, zupełnie oderwane od rzeczywistości.

Tego też nie rozumieją niektórzy (nie wszyscy) wierzący, uważając, iż krytyka dogmatyki wiary ma na celu sięganie po “władzę dusz”, lub dyskryminację ludzi myślących inaczej. Przynajmniej w moim wypadku taka krytyka ma na celu tylko i wyłącznie zbliżanie się do prawdy o rzeczywistości, przy jednoczesnym moim przekonaniu, iż dążenie do prawdy o rzeczywistości jest gwarancją szczęścia i pełni człowieczeństwa.

Autor opisał w artykule milowe kroki, jakie racjonalna część ludzkości dokonuje na drodze do zrozumienia wszechświata I nas samych. Nie trudno zauważyć, że każdy religijny mit jest tylko baśnią przy tym, co naprawdę oferują nam prawa wszechświata, które badamy.

Odkrycia płyną z ciekawości, którą uważam za największą zaletę człowieka I wogóle istot żywych (mój kot też jest ciekawy, choć niestety raczej nie nadaje się na fizyka teoretycznego). Jednakże odkrycia mają też wymiar praktyczny, weźmy choćby za przykład medycynę. Pisząc zatem o tym, że dążenie do prawdziwego obrazu rzeczywistości przynosi nam szczęście nie miałem na myśli tylko szczęścia filozoficznego, ale też szczęście jak najbardziej praktyczne.

O autorze wpisu:

Janusz Kowalik jest emerytowanym profesorem matematyki i informatyki na Washington State University oraz byłym kierownikiem organizacji badań informatyki w firmie lotniczej Boeing Company w Seattle. Adres internetowy Janusza: j.kowalik@comcast.net

3 Odpowiedzi na “Symulacja ewolucji wszechświata”

  1. Dzisiaj mamy superkomputery o mocy petaflops (1000*teraflops) wiec kilka teraflops nie robi wrazenia, zaletą jest przede wszystkim cena.

  2. Tylko dziwnym trafem za algorytmami tych ewolucyjnych programów stoi ich twórca, podobnie jak za każdym CPU. No i kto ustala co jest w algorytmach promowane? Samo się robi?

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

dwa × trzy =