![Карта материи, полученная на основе одной из смоделированных вселенных. Самые светлые области карты показывают регионы, где темная материя наиболее плотная. Они соответствуют сверхскоплениям галактик. Темные, почти черные пятна — это космические пустоты, большие пустые пространства между скоплениями галактик. Фото: Найл Джеффри и др. Более точное понимание темной энергии достигается с помощью ИИ](/wp-content/uploads/2024/03/more-precise-understan.jpg)
Карта материи, полученная на основе одной из смоделированных вселенных. Самые светлые области карты показывают регионы, где темная материя наиболее плотная. Они соответствуют сверхскоплениям галактик. Темные, почти черные пятна — это космические пустоты, большие пустые пространства между скоплениями галактик. Фото: Найл Джеффри и др.
Исследовательская группа под руководством UCL использовала методы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы более точно сделать вывод о влиянии и свойствах темной энергии на основе карты темной и видимой материи во Вселенной, охватывающей последние 7 миллиардов лет.
Исследование, представленное в «Ежемесячных уведомлениях Королевского астрономического общества» и доступное на сервере препринтов arXiv, было проведено коллаборацией Dark Energy Survey. 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, которая ускоряет расширение Вселенной и, как полагают, составляет около 70% содержимого Вселенной (вместе с темной материей, невидимым веществом, гравитация которого притягивает галактики, составляет 25%, а нормальная материя — всего 5%). ).
Ведущий автор доктор Найл Джеффри (UCL Physics & Astronomy) сказал: «Используя ИИ для обучения на компьютерно-моделированных вселенных, мы увеличили точность наших оценок ключевых свойств Вселенной в два раза.
«Чтобы добиться такого улучшения без этих новых методов, нам понадобится в четыре раза больше данных. Это будет эквивалентно нанесению на карту еще 300 миллионов галактик».
Соавтор доктор Лорн Уайтвей (UCL Physics & Astronomy) сказал: «Наши результаты соответствуют лучшим на данный момент предсказаниям темной энергии как «космологической константы», значение которой не меняется в пространстве или времени. Однако они также позволяют гибкость для того, чтобы другое объяснение было правильным. Например, все еще может случиться так, что наша теория гравитации неверна».
В соответствии с предыдущим анализом карты «Обзора темной энергии», впервые опубликованной в 2021 году, результаты показывают, что материя во Вселенной распределена более плавно — менее комковато — чем предсказывает общая теория относительности Эйнштейна. Однако в этом исследовании расхождение было менее значительным по сравнению с предыдущим анализом, поскольку планка ошибок была больше.
Карта «Обзора темной энергии» была получена с помощью метода, называемого слабым гравитационным линзированием, то есть наблюдения за тем, как свет от далеких галактик преломляется гравитацией промежуточного вещества на пути к Земле.
Коллаборация проанализировала искажения форм 100 миллионов галактик, чтобы сделать вывод о распределении всей материи, как темной, так и видимой, на переднем плане этих галактик. Получившаяся карта охватила четверть неба в Южном полушарии.
Для нового исследования ученые использовали суперкомпьютеры, финансируемые правительством Великобритании, для моделирования различных вселенных на основе данных карты материи Dark Energy Survey. В основе каждой симуляции лежала своя математическая модель Вселенной.
Исследователи создали карты материи на основе каждой из этих симуляций. Модель машинного обучения использовалась для извлечения из этих карт информации, имеющей отношение к космологическим моделям. Второй инструмент машинного обучения, обучающийся на многочисленных примерах смоделированных вселенных с различными космологическими моделями, рассматривал реальные наблюдаемые данные и давал шансы на то, 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 (HPC) DiRAC.
Следующий этап проектов темной вселенной, 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 Вселенная является признаком того, что текущие космологические модели ошибочны или этому есть другое объяснение.
В настоящее время эта плавность противоречит тому, что можно было бы предсказать на основе анализа космического микроволнового фона (CMB) — света, оставшегося от 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 результате сотрудничества были каталогизированы сотни миллионов галактик, используя фотографии ночного неба, сделанные 570-мегапиксельной камерой Dark Energy Camera, одной из самых мощных цифровых камер в мире, за шесть лет (с 2013 по 2019 год). Камера, оптический корректор которой был изготовлен в UCL, установлена на телескопе Межамериканской обсерватории Серро Тололо Национального научного фонда в Чили.
Информация от: Университетским колледжем Лондона