En gruppe forskere kan ha snublet over en radikalt ny måte å studere kosmologi på.
Kosmologer bestemmer vanligvis universets sammensetning ved å observere så mange deler av det som mulig. Men disse forskerne fant ut at en maskinlæringsalgoritme kan granske en enkelt modellert galakse og forutsi den generelle sammensetningen av det digitale universet den eksisterer i - på samme måte som å analysere et tilfeldig sandkorn under et mikroskop og bestemme massen av Eurasia. Det ser ut til at maskinene har oppdaget et mønster som i fremtiden kan tillate astronomer å gjøre storskala slutninger om det virkelige kosmos ved å studere de elementære byggesteinene.
«Dette er en helt annen idé. I stedet for å måle de millioner av galakser, kan du bare ta en. Det er overraskende at det fungerer," sa Francisco Villaescuza-Navarro, en teoretisk astrofysiker ved Flatiron Institute i New York og hovedforfatter av papiret.
Dette burde ikke ha skjedd. Den utrolige oppdagelsen vokste ut av en øvelse Vilaescuza-Navarro ga Jupiter Dean, en student ved Princeton University: å bygge et nevralt nettverk som, gitt egenskapene til en galakse, kunne anslå et par kosmologiske attributter. Utfordringen var rett og slett å introdusere Dean for maskinlæring. Så la de merke til at datamaskinen beregnet den totale tettheten av materie. "Jeg trodde studenten gjorde en feil," sa Villaescuza-Navarro. "Det var litt vanskelig for meg å tro, for å være ærlig."
Forskerne analyserte 2000 digitale universer skapt som en del av prosjektet Cosmology and Astrophysics with Machine Learning Modeling (CAMELS). Disse universene varierte i sammensetning fra 10 % til 50 % materie, mens resten var mørk energi, som får universet til å utvide seg raskere og raskere (Vårt virkelige kosmos er omtrent en tredjedel mørk og synlig materie og to tredjedeler mørk energi) . Etter hvert som simuleringen skred frem, smeltet mørk materie og synlig materie sammen til galakser. Simuleringene inkluderte også en grov behandling av komplekse fenomener som supernovaer og ejecta fra supermassive sorte hull.
Deans nevrale nettverk studerte nesten 1 million simulerte galakser i disse forskjellige digitale universene. Fra sitt gudelignende perspektiv kjente han hver galakses størrelse, sammensetning, masse og mer enn et dusin andre egenskaper. Han forsøkte å relatere denne listen over tall til materietettheten i moderuniverset.
Det lyktes. Når det ble testet på tusenvis av nye galakser fra dusinvis av universer det ikke tidligere hadde utforsket, var det nevrale nettverket i stand til å forutsi den kosmiske materietettheten med en nøyaktighet på 10 %. "Det spiller ingen rolle hvilken galakse du ser på, ingen trodde dette ville være mulig engang," sa Villaescuza-Navarro.
Også interessant:
- Space Entertainment Enterprise vil lansere et romfilmstudio i 2024
- Amazon Alexa vil være NASAs digitale assistent på romoppdraget Artemis I
Utførelsen av algoritmen overrasket forskerne fordi galakser er iboende kaotiske objekter. Noen dannes på en gang, mens andre vokser ved å spise naboene sine. Kjempegalakser har en tendens til å beholde sin materie, mens supernovaer og sorte hull i dverggalakser kan kaste ut mesteparten av deres synlige materie.
En tolkning er at "Universet og/eller galaksene er på en eller annen måte mye enklere enn vi forestilte oss." Teamet brukte seks måneder på å prøve å forstå hvordan det nevrale nettverket ble så klokt. De sjekket for å sikre at algoritmen ikke bare hadde funnet en måte å utlede tettheten fra simuleringskoden i stedet for fra galaksene selv. Gjennom en rekke eksperimenter forsto forskerne hvordan algoritmen bestemmer den kosmiske tettheten. Ved gjentatte ganger å omskolere nettverket, systematisk skjule ulike galaktiske egenskaper, fokuserte de på de viktigste egenskapene.
Det nevrale nettverket avslørte et mye mer presist og komplekst forhold mellom omtrent 17 galaktiske egenskaper og materietettheten. Denne forbindelsen vedvarer til tross for galaktiske sammenslåinger, stjerneeksplosjoner og utbrudd av sorte hull.
Studien antyder at i teorien kan en omfattende studie av Melkeveien og kanskje noen få andre galakser i nærheten tillate en ekstremt presis måling av materien i universet vårt. Et slikt eksperiment, sa Villaescuz-Navarro, kunne gi ledetråder til andre tall av kosmisk betydning, for eksempel summen av de ukjente massene til de tre typene nøytrinoer i universet.
Forskere glede deg over at det nevrale nettverket var i stand til å finne mønstre i de rotete galaksene til to uavhengige simuleringer. Den digitale oppdagelsen øker muligheten for at det virkelige kosmos kan ha en lignende forbindelse mellom det store og det lille.
Dette er en veldig god ting. Det etablerer en forbindelse mellom hele universet og én galakse.
Les også:
- Astronomer har oppdaget en ny klasse galaktiske tåker
- Forskere bekrefter for første gang den eksentriske sammenslåingen av sorte hull