Zinātnieku grupa, iespējams, ir atradusi radikāli jaunu veidu, kā pētīt kosmoloģiju.
Kosmologi parasti nosaka Visuma sastāvu, novērojot pēc iespējas vairāk tā daļu. Bet šie pētnieki atklāja, ka mašīnmācīšanās algoritms var rūpīgi pārbaudīt vienu modelētu galaktiku un paredzēt digitālā Visuma kopējo sastāvu, kurā tā pastāv, līdzīgi kā nejauša smilšu grauda analīze mikroskopā un Eirāzijas masas noteikšana. Šķiet, ka mašīnas ir atklājušas modeli, kas nākotnē var ļaut astronomiem izdarīt liela mēroga secinājumus par īsto kosmosu, vienkārši pētot elementārus celtniecības blokus.
“Šī ir pavisam cita ideja. Tā vietā, lai izmērītu šos miljonus galaktiku, varat ņemt vienu. Tas ir pārsteidzoši, ka tas darbojas," sacīja Fransisko Villaeskuza-Navarro, teorētiskais astrofiziķis no Flatiron institūta Ņujorkā un darba galvenais autors.
Tam nevajadzēja notikt. Neticamais atklājums izauga no vingrinājuma Vilaescuza-Navarro, ko Jupiteram Dīnam, Prinstonas universitātes studentam, deva: izveidot neironu tīklu, kas, ņemot vērā galaktikas īpašības, varētu novērtēt pāris kosmoloģiskos atribūtus. Izaicinājums bija vienkārši iepazīstināt Dīnu ar mašīnmācību. Tad viņi pamanīja, ka dators aprēķina kopējo matērijas blīvumu. "Es domāju, ka students ir kļūdījies," sacīja Villaeskuza-Navarro. "Ja godīgi, man bija nedaudz grūti noticēt."
Pētnieki analizēja 2000 digitālos visumus, kas izveidoti kā daļa no projekta Kosmoloģija un astrofizika ar mašīnmācīšanās modelēšanu (CAMELS). Šo Visumu sastāvs bija no 10% līdz 50% matērijas, bet pārējā daļa bija tumšā enerģija, kas liek Visumam izplesties arvien ātrāk (mūsu īstais kosmoss ir aptuveni viena trešdaļa tumšās un redzamās matērijas un divas trešdaļas tumšās enerģijas). . Simulācijas gaitā tumšā viela un redzamā viela saplūda galaktikās. Simulācijas ietvēra arī aptuvenu sarežģītu parādību, piemēram, supernovu un izmešanas no supermasīviem melnajiem caurumiem, apstrādi.
Dīna neironu tīkls pētīja gandrīz 1 miljonu simulētu galaktiku šajos dažādajos digitālajos visumos. No savas dievišķās perspektīvas viņš zināja katras galaktikas izmēru, sastāvu, masu un vairāk nekā duci citu īpašību. Viņš centās saistīt šo skaitļu sarakstu ar matērijas blīvumu sākotnējā Visumā.
Tas izdevās. Pārbaudot tūkstošiem jaunu galaktiku no desmitiem visumu, ko tas iepriekš nebija pētījis, neironu tīkls spēja paredzēt kosmiskās vielas blīvumu ar 10% precizitāti. "Nav svarīgi, uz kuru galaktiku jūs skatāties, neviens nedomāja, ka tas pat būtu iespējams," sacīja Villaeskuza-Navarro.
Interesanti arī:
- Space Entertainment Enterprise 2024. gadā atklās kosmosa filmu studiju
- Amazon Alexa būs NASA digitālais asistents Artemis I kosmosa misijā
Algoritma veiktspēja pārsteidza pētniekus, jo galaktikas pēc savas būtības ir haotiski objekti. Daži veidojas uzreiz, bet citi aug, ēdot savus kaimiņus. Milzu galaktikām ir tendence saglabāt savu matēriju, savukārt supernovas un melnie caurumi pundurgalaktikās var izmest lielāko daļu savas redzamās vielas.
Viena interpretācija ir tāda, ka "Visums un/vai galaktikas ir kaut kā daudz vienkāršāki, nekā mēs iedomājāmies." Komanda pavadīja sešus mēnešus, mēģinot saprast, kā neironu tīkls kļuva tik gudrs. Viņi pārbaudīja, vai algoritms vienkārši nav atradis veidu, kā iegūt blīvumu no simulācijas koda, nevis no pašām galaktikām. Veicot virkni eksperimentu, pētnieki saprata, kā algoritms nosaka kosmisko blīvumu. Atkārtoti pārkvalificējot tīklu, sistemātiski slēpjot dažādas galaktikas īpašības, viņi koncentrējās uz svarīgākajiem atribūtiem.
Neironu tīkls atklāja daudz precīzāku un sarežģītāku saistību starp aptuveni 17 galaktikas īpašībām un matērijas blīvumu. Šis savienojums saglabājas, neskatoties uz galaktiku saplūšanu, zvaigžņu sprādzieniem un melno caurumu izvirdumiem.
Pētījums liecina, ka teorētiski visaptveroša Piena ceļa un, iespējams, dažu citu tuvumā esošo galaktiku izpēte varētu ļaut ārkārtīgi precīzi izmērīt matēriju mūsu Visumā. Šāds eksperiments, sacīja Villaescuz-Navarro, varētu sniegt norādes uz citiem kosmiski nozīmīgiem skaitļiem, piemēram, trīs Visuma neitrīno veidu nezināmo masu summu.
Pētnieki priecājieties, ka neironu tīkls spēja atrast modeļus divu neatkarīgu simulāciju nesakārtotajās galaktikās. Digitālais atklājums rada iespēju, ka īstajā kosmosā var būt līdzīga saikne starp lielo un mazo.
Šī ir ļoti laba lieta. Tas izveido saikni starp visu Visumu un vienu galaktiku.
Lasi arī:
- Astronomi ir atklājuši jaunu galaktisko miglāju klasi
- Zinātnieki pirmo reizi apstiprina melno caurumu ekscentrisko saplūšanu