Ученые использовали искусственный интеллект для моделирования Вселенной. Он помог лучше понять, что такое «темная материя» и «темная энергия», а также то, какое место они занимают в космосе.
Исследование темной энергии
Исследовательская группа из Университетского Колледжа Лондона использовала методы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы на основе карты распространения вещества во Вселенной, охватывающей последние 7 млрд лет, точнее определить влияние и свойства темной энергии .
Исследование, опубликованное в Ежемесячных сообщениях Королевского астрономического общества, было проведено группой Dark Energy Survey. Ученые удвоили точность, с которой по карте могут быть определены ключевые характеристики Вселенной, включая общую плотность темной энергии,
Эта повышенная точность позволяет исключить модели Вселенной, ранее ошибочно считавшиеся возможными, а значит, улучшают наше понимание того, что происходит вокруг. Темная энергия — это таинственная сила, которая ускоряет расширение Вселенной и, как полагают, составляет около 70% ее содержимого. При этом темная материя — невидимое вещество, гравитация которого притягивает галактики — составляет 25%, а нормальная материя — лишь 5%.
Искусственный интеллект и моделирование Вселенных
Результаты предыдущих анализов карты «Исследование темной энергии», впервые опубликованных в 2021 году, свидетельствуют о том, что материя во Вселенной распределена более равномерно (менее «комковато»), чем предполагала Общая теория относительности Эйнштейна. Однако в этом исследовании расхождение было менее значительным по сравнению с предыдущим анализом, поскольку погрешности были больше.
Карта темной энергии получена с помощью метода, называемого «слабое гравитационное линзирование», то есть путем наблюдения за тем, как свет от далеких галактик искривляется под действием гравитации промежуточной материи на пути к Земле. Команда проанализировала искривления форм 100 млн галактик, чтобы сделать вывод о распределении всей материи — как темной, так и видимой — на переднем плане. Полученная карта охватывает четверть неба в Южном полушарии. Для нового исследования ученые использовали финансируемые правительством Великобритании суперкомпьютеры, позволяющие моделировать различные вселенные на основе данных с карты материи Dark Energy Survey. В основе каждой симуляции лежала своя математическая модель вселенной.
Новая методика позволила исследователям использовать гораздо больше информации с карт, чем это было возможно при предыдущем методе. Моделирование проводилось на высокопроизводительном вычислительном комплексе DiRAC.
Ведущий автор исследования доктор Нил Джеффри сказал: «Используя ИИ для изучения смоделированных компьютером вселенных, мы повысили точность наших оценок ключевых свойств Вселенной вдвое. Чтобы достичь такого улучшения без этих новых методов, нам бы понадобилось в четыре раза больше данных. Это было бы эквивалентно картографированию еще 300 млн галактик».
По материалам: phys.org
Только самые интересные новости и факты в нашем Telegram-канале!
Присоединяйтесь: https://t.me/ustmagazine
