Este posibil ca un grup de oameni de știință să fi dat peste o modalitate radical nouă de a studia cosmologia.
Cosmologii determină de obicei compoziția universului observând cât mai multe părți ale acestuia. Dar acești cercetători au descoperit că un algoritm de învățare automată poate examina o singură galaxie modelată și poate prezice compoziția generală a universului digital în care există, similar cu analizarea unui grăunte de nisip aleatoriu la microscop și determinarea masei Eurasiei. Se pare că mașinile au descoperit un model care, în viitor, le-ar putea permite astronomilor să facă inferențe la scară largă despre cosmosul real, pur și simplu prin studierea blocurilor elementare.
„Aceasta este o idee complet diferită. În loc să măsurați acele milioane de galaxii, puteți lua doar una. Este surprinzător că funcționează”, a spus Francisco Villaescuza-Navarro, astrofizician teoretic la Institutul Flatiron din New York și autor principal al lucrării.
Acest lucru nu ar fi trebuit să se întâmple. Incredibila descoperire a rezultat dintr-un exercițiu pe care Vilaescuza-Navarro l-a dat lui Jupiter Dean, student la Universitatea Princeton: să construiască o rețea neuronală care, având în vedere proprietățile unei galaxii, ar putea estima câteva atribute cosmologice. Provocarea a fost pur și simplu să îl introduc pe Dean în învățarea automată. Apoi au observat că computerul calcula densitatea totală a materiei. „Am crezut că studentul a făcut o greșeală”, a spus Villaescuza-Navarro. „Mi-a fost puțin greu să cred, să fiu sincer”.
Cercetătorii au analizat 2000 de universuri digitale create ca parte a proiectului Cosmology and Astrophysics with Machine Learning Modeling (CAMELS). Aceste universuri au variat în compoziție de la 10% la 50% materie, restul fiind energie întunecată, ceea ce face ca universul să se extindă din ce în ce mai repede (Cosmosul nostru real este aproximativ o treime materie întunecată și vizibilă și două treimi energie întunecată) . Pe măsură ce simularea a progresat, materia întunecată și materia vizibilă s-au contopit în galaxii. Simulările au inclus, de asemenea, un tratament brut al fenomenelor complexe, cum ar fi supernovele și ejecta din găurile negre supermasive.
Rețeaua neuronală a lui Dean a studiat aproape 1 milion de galaxii simulate în aceste universuri digitale diferite. Din perspectiva lui divină, el cunoștea dimensiunea, compoziția, masa fiecărei galaxii și mai mult de o duzină de alte caracteristici. El a căutat să coreleze această listă de numere cu densitatea materiei din universul părinte.
A reușit. Când a fost testată pe mii de noi galaxii din zeci de universuri pe care nu le explorase anterior, rețeaua neuronală a fost capabilă să prezică densitatea materiei cosmice cu o precizie de 10%. „Nu contează la ce galaxie te uiți, nimeni nu a crezut că acest lucru ar fi posibil”, a spus Villaescuza-Navarro.
Interesant de asemenea:
- Space Entertainment Enterprise va lansa un studio de film spațial în 2024
- Amazon Alexa va fi asistentul digital al NASA în misiunea spațială Artemis I
Performanța algoritmului i-a uimit pe cercetători, deoarece galaxiile sunt în mod inerent obiecte haotice. Unele se formează dintr-o dată, în timp ce altele cresc mâncându-și vecinii. Galaxiile gigantice tind să-și rețină materia, în timp ce supernovele și găurile negre din galaxiile pitice pot ejecta cea mai mare parte a materiei lor vizibile.
O interpretare este că „Universul și/sau galaxiile sunt oarecum mult mai simple decât ne-am imaginat”. Echipa a petrecut șase luni încercând să înțeleagă cum a devenit rețeaua neuronală atât de înțeleaptă. Ei au verificat pentru a se asigura că algoritmul nu a găsit doar o modalitate de a deriva densitatea din codul de simulare, mai degrabă decât din galaxiile în sine. Printr-o serie de experimente, cercetătorii au înțeles modul în care algoritmul determină densitatea cosmică. Reantrenând în mod repetat rețeaua, ascunzând sistematic diverse proprietăți galactice, ei s-au concentrat asupra celor mai importante atribute.
Rețeaua neuronală a relevat o relație mult mai precisă și complexă între aproximativ 17 proprietăți galactice și densitatea materiei. Această conexiune persistă în ciuda fuziunilor galactice, exploziilor de stele și erupțiilor găurilor negre.
Studiul sugerează că, teoretic, un studiu cuprinzător al Căii Lactee și poate al altor câteva galaxii din apropiere ar putea permite o măsurare extrem de precisă a materiei din universul nostru. Un astfel de experiment, a spus Villaescuz-Navarro, ar putea oferi indicii pentru alte numere de semnificație cosmică, cum ar fi suma maselor necunoscute ale celor trei tipuri de neutrini din univers.
Cercetători bucură-te că rețeaua neuronală a reușit să găsească modele în galaxiile dezordonate a două simulări independente. Descoperirea digitală ridică posibilitatea ca cosmosul real să adăpostească o legătură similară între mare și mic.
Acesta este un lucru foarte bun. Stabilește o conexiune între întregul univers și o galaxie.
Citeste si:
- Astronomii au descoperit o nouă clasă de nebuloase galactice
- Oamenii de știință confirmă pentru prima dată fuziunea excentrică a găurilor negre