|
Более точное понимание темной энергии
|
|
|
|
Исследовательская группа под руководством Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе использовала методы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы более точно определить влияние и свойства темной энергии на основе карты темной и видимой материи во Вселенной, охватывающей последние 7 миллиардов лет. Исследование, опубликованное в ежемесячных уведомлениях Королевского астрономического общества и доступное на сервере препринтов arXiv, было проведено коллаборацией Dark Energy Survey collaboration. Исследователи удвоили точность, с которой по карте можно было определить ключевые характеристики Вселенной, включая общую плотность темной энергии. Эта повышенная точность позволяет исследователям исключить модели Вселенной, которые ранее могли быть мыслимы. Темная энергия - это таинственная сила, ускоряющая расширение Вселенной, и считается, что она составляет около 70% содержимого Вселенной (при этом темная материя, невидимое вещество, гравитация которого притягивает галактики, составляет 25%, а обычная материя - всего 5%).
|
|
|
|
Ведущий автор доктор Найл Джеффри (UCL Physics & Astronomy) сказал: "Используя искусственный интеллект для изучения компьютерных моделей вселенных, мы увеличили точность наших оценок ключевых свойств Вселенной в два раза. "Чтобы достичь такого улучшения без этих новых методов, нам потребовалось бы в четыре раза больше данных. Это было бы эквивалентно нанесению на карту еще 300 миллионов галактик". Соавтор доктор Лорн Уайтвей (UCL Physics & Astronomy) сказал: "Наши результаты соответствуют лучшему на сегодняшний день предсказанию темной энергии как "космологической постоянной", значение которой не меняется в пространстве или во времени. Однако они также допускают гибкость для того, чтобы другое объяснение было правильным. Например, все еще может быть, что наша теория гравитации неверна." В соответствии с предыдущими анализами карты обзора темной энергии, впервые опубликованной в 2021 году, полученные результаты свидетельствуют о том, что материя во Вселенной распределена более плавно - менее комковато, чем предсказывала бы общая теория относительности Эйнштейна. Однако в этом исследовании расхождение было менее значительным по сравнению с предыдущим анализом, поскольку столбцы ошибок были больше.
|
|
|
Карта обзора темной энергии была получена с помощью метода, называемого слабым гравитационным линзированием, то есть наблюдения за тем, как свет от далеких галактик искривляется гравитацией промежуточной материи на пути к Земле. Команда проанализировала искажения в формах 100 миллионов галактик, чтобы сделать вывод о распределении всей материи, как темной, так и видимой, на переднем плане этих галактик. Получившаяся карта покрывала четверть неба в Южном полушарии. Для нового исследования исследователи использовали суперкомпьютеры, финансируемые правительством Великобритании, для моделирования различных вселенных на основе данных из карты материи Dark Energy Survey. В основе каждого моделирования лежала другая математическая модель Вселенной. Исследователи создали карты материи на основе каждого из этих симуляций. Модель машинного обучения была использована для извлечения информации из этих карт, которая имела отношение к космологическим моделям. Второй инструмент машинного обучения, извлекая уроки из множества примеров смоделированных вселенных с различными космологическими моделями, анализировал реальные наблюдаемые данные и давал вероятность того, что любая космологическая модель является истинной моделью нашей Вселенной.
|
|
|
|
Этот новый метод позволил исследователям использовать гораздо больше информации с карт, чем это было возможно при использовании предыдущего метода. Моделирование проводилось на базе высокопроизводительных вычислений DiRAC (HPC).Следующая фаза проектов ”Темная вселенная”, включая миссию Европейского космического агентства "Евклид", запущенную прошлым летом, значительно увеличит количество имеющихся у нас данных о крупномасштабных структурах Вселенной, помогая исследователям определить, является ли неожиданная гладкость Вселенной признаком того, что текущие космологические модели неверны или если этому есть другое объяснение. В настоящее время эта плавность противоречит тому, что было бы предсказано на основе анализа космического микроволнового фона (CMB) - света, оставшегося после Большого взрыва. Сотрудничество по исследованию темной энергии, одним из основателей которого является UCL, проводится Национальной ускорительной лабораторией Ферми Министерства энергетики США (Fermilab) и включает в себя более 400 ученых из 25 учреждений в семи странах. В рамках сотрудничества были каталогизированы сотни миллионов галактик, используя фотографии ночного неба, сделанные 570-мегапиксельной камерой Dark Energy, одной из самых мощных цифровых камер в мире, за шесть лет (с 2013 по 2019 год). Камера, оптический корректор которой был создан в Калифорнийском университете, установлена на телескопе Межамериканской обсерватории Серро Тололо Национального научного фонда в Чили.
|
|
|
|
Источник
|
