Перейти к содержимому
Просмотреть все обсуждения

Искусственный интеллект обнаружил скрытые мосты между...

Доступные файлы

Файлы не загружены.

Похожие обсуждения

Гость
Гость Началось обсуждение Гость 4 года/лет назад
Фото: Hong et al., doi: 10.3847/1538-4357/abf040
Команда астрофизиков из США и Южной Кореи при помощи искусственного интеллекта создала новую карту распределения темной материи. Метод глубокого обучения нейронной сети позволил обнаружить таинственные нитевидные структуры, которые связывают галактики словно паутина.

Общепринятая теория гласит, что на долю темной материи приходится 80 процентов всей материи Вселенной. Она невидима глазу человека, да и при помощи существующего оборудования ее пока задокументировать не удалось. Тем не менее, предполагается, что именно она составляет скелет крупномасштабной структуры, называемой космической паутиной.Исследование опубликовано в журнале Astrophysical Journal, а коротко о нем рассказывает Sci News. В новом исследовании астрофизики планировали обобщить имеющиеся сведения о распределении материи во Вселенной.
"Поскольку космическая паутина диктует движение всей материи в галактиках и межгалактических средах через гравитацию, знание распределения темной материи имеет важное значение для изучения крупномасштабной структуры, - говорит соавтор исследования доктор Дунхуэй Чжон. - Однако детальная структура космической паутины неизвестна, потому что в ней преобладает темная материя и горячие межгалактические среды, которые трудно проследить".
В своем исследовании астрофизики использовали принципиально новый подход, используя машинное обучение. Они обучили нейросеть построению модели на основании имеющихся данных о распределении и движении галактик. Благодаря этому искусственный интеллект научился прогнозировать распределение темной материи.
Для обучения нейросети ученые использовали большой набор симуляций галактик под названием Illustris-TNG. Причем были специально отобраны моделируемые галактики, сопоставимые по своим характеристикам с нашим Млечным Путем. Это помогло определить, какие именно галактические свойства необходимы для предсказания распределения темной материи.

Затем исследователи применили свою модель к реальным данным из каталога галактик Cosmicflow-3. В результате на карте последовательно отобразились как известные видимые структуры в локальной Вселенной, так и ранее неизвестные структуры."Получив определенную информацию, модель может заполнить пробелы на основе того, что она уже наблюдала ранее, - объясняет доктор Чжон. - Мы обнаружили, что учет движения галактик в дополнение к данным об их распределении резко повысил качество карты и позволил нам увидеть новые детали".
В частности, искусственный интеллект отобразил на карте относительно небольшие нитевидные структуры, соединяющие галактики. Авторы работы назвали эти структуры мостами между галактиками. Они, конечно, требуют теперь дальнейшего изучения.
"Наличие локальной карты космической паутины открывает новую главу в космологических исследованиях, - считает доктор Чжон. - Мы можем изучить, как распределение темной материи соотносится с другими данными о выбросах, что поможет нам понять природу темной материи. И мы теперь можем непосредственно изучать эти нитевидные структуры, эти скрытые мосты между галактиками".
0