Ғалымдар тобы космологияны зерттеудің түбегейлі жаңа әдісіне тап болған болуы мүмкін.
Космологтар әдетте ғаламның құрамын оның мүмкіндігінше көп бөлігін бақылау арқылы анықтайды. Бірақ бұл зерттеушілер машиналық оқыту алгоритмі бір үлгіленген галактиканы мұқият зерттей алатынын және ол бар сандық ғаламның жалпы құрамын болжай алатынын анықтады - микроскоп астында кездейсоқ құм түйіршіктерін талдау және Еуразияның массасын анықтау сияқты. Машиналар болашақта астрономдарға қарапайым құрылыс блоктарын зерттеу арқылы нақты ғарыш туралы ауқымды қорытындылар жасауға мүмкіндік беретін үлгіні тапқан сияқты.
«Бұл мүлдем басқа идея. Миллиондаған галактикаларды өлшеудің орнына, біреуін ғана алуға болады. Оның жұмыс істейтіні таң қалдырады », - деді Нью-Йорктегі Флатирон институтының теориялық астрофизигі және мақаланың жетекші авторы Франсиско Вильяескуза-Наварро.
Бұлай болмауы керек еді. Керемет жаңалық Вилаескуза-Наварро Принстон университетінің студенті Юпитер Динге галактиканың қасиеттерін ескере отырып, бірнеше космологиялық атрибуттарды бағалай алатын нейрондық желіні құруды тапсырды. Мәселе Динді машиналық оқытумен таныстыру болды. Содан кейін олар компьютердің заттың жалпы тығыздығын есептеп жатқанын байқады. «Мен студент қателесті деп ойладым», - деді Вильяескуза-Наварро. «Шынымды айтсам, маған сену қиын болды».
Зерттеушілер космология және астрофизика көмегімен машиналық оқытуды модельдеу (CAMELS) жобасының бөлігі ретінде жасалған 2000 цифрлық ғаламды талдады. Бұл ғаламдар құрамы жағынан 10%-дан 50%-ға дейін материядан тұрады, ал қалғандары ғаламның тез және жылдам кеңеюіне әкелетін қараңғы энергия болды (Біздің нағыз ғарыш – қараңғы және көрінетін материяның үштен бірі және қараңғы энергияның үштен екісі). . Модельдеу дамыған сайын қараңғы материя мен көрінетін материя галактикаларға қосылды. Модельдеу сонымен қатар суперновалар мен супермассивті қара тесіктерден шығарылатын құбылыстар сияқты күрделі құбылыстарды өрескел өңдеуді қамтыды.
Диннің нейрондық желісі осы әртүрлі сандық ғаламдардағы 1 миллионға жуық симуляцияланған галактикаларды зерттеді. Оның құдайға ұқсайтын көзқарасы бойынша ол әрбір галактиканың өлшемін, құрамын, массасын және оннан астам басқа сипаттамаларын білетін. Ол бұл сандар тізімін ата-аналық ғаламдағы материяның тығыздығымен байланыстыруға тырысты.
Бұл сәтті болды. Бұрын зерттелмеген ондаған ғаламдардың мыңдаған жаңа галактикаларында сынақтан өткен кезде, нейрондық желі ғарыштық материяның тығыздығын 10% дәлдікпен болжай алды. «Қай галактикаға қарағаныңыз маңызды емес, бұл мүмкін болады деп ешкім ойлаған жоқ», - деді Вильяескуза-Наварро.
Сондай-ақ қызықты:
- Space Entertainment Enterprise 2024 жылы ғарыштық киностудияны іске қосады
- Amazon Alexa NASA-ның Artemis I ғарыш миссиясындағы цифрлық көмекшісі болады
Алгоритмнің өнімділігі зерттеушілерді таң қалдырды, өйткені галактикалар табиғатынан хаотикалық нысандар болып табылады. Кейбіреулері бірден қалыптасады, ал басқалары көршілерін жеп өседі. Алып галактикалар өз материяларын сақтауға бейім, ал ергежейлі галактикалардағы суперновалар мен қара тесіктер олардың көрінетін заттарының көп бөлігін сыртқа шығара алады.
Бір түсіндірме: «Әлем және/немесе галактикалар біз ойлағаннан әлдеқайда қарапайым». Команда алты ай бойы нейрондық желінің қалай дана болғанын түсінуге тырысты. Олар алгоритмнің тығыздықты галактикалардың өзінен емес, модельдеу кодынан алудың қандай да бір жолын таппағанына көз жеткізу үшін тексерді. Бірқатар эксперименттер арқылы зерттеушілер алгоритм ғарыштық тығыздықты қалай анықтайтынын түсінді. Желіні бірнеше рет қайта даярлау арқылы әртүрлі галактикалық қасиеттерді жүйелі түрде жасырып, олар ең маңызды атрибуттарға назар аударды.
Нейрондық желі шамамен 17 галактикалық қасиеттер мен материяның тығыздығы арасындағы анағұрлым дәл және күрделі байланысты анықтады. Бұл байланыс галактикалық қосылыстарға, жұлдыздардың жарылыстарына және қара тесіктердің атқылауына қарамастан сақталады.
Зерттеу, теориялық тұрғыдан алғанда, Құс жолын және, мүмкін, жақын орналасқан бірнеше басқа галактикаларды жан-жақты зерттеу біздің ғаламдағы материяны өте дәл өлшеуге мүмкіндік береді деп болжайды. Виллаескуз-Наварроның айтуынша, мұндай эксперимент ғаламдағы нейтринолардың үш түрінің белгісіз массаларының қосындысы сияқты ғарыштық маңызы бар басқа сандарға анықтама бере алады.
Зерттеушілер нейрондық желі екі тәуелсіз модельдеудің ретсіз галактикаларында үлгілерді таба алғанына қуанамыз. Цифрлық жаңалық нағыз ғарышта үлкен мен кішінің арасындағы ұқсас байланыс болуы мүмкін деген мүмкіндікті арттырады.
Бұл өте жақсы нәрсе. Ол бүкіл ғалам мен бір галактика арасында байланыс орнатады.
Сондай-ақ оқыңыз:
- Астрономдар галактикалық тұмандықтардың жаңа класын ашты
- Ғалымдар алғаш рет қара тесіктердің эксцентрлік бірігуін растады