Skupina vedcov možno narazila na radikálne nový spôsob štúdia kozmológie.
Kozmológovia zvyčajne určujú zloženie vesmíru pozorovaním čo najväčšieho počtu jeho častí. Títo výskumníci však zistili, že algoritmus strojového učenia dokáže preskúmať jedinú modelovanú galaxiu a predpovedať celkové zloženie digitálneho vesmíru, v ktorom existuje – podobne ako pri analýze náhodného zrnka piesku pod mikroskopom a pri určovaní hmotnosti Eurázie. Zdá sa, že stroje objavili vzor, ktorý v budúcnosti umožní astronómom robiť rozsiahle závery o skutočnom vesmíre jednoducho štúdiom základných stavebných blokov.
„Toto je úplne iná myšlienka. Namiesto merania týchto miliónov galaxií si môžete vziať len jednu. Je prekvapujúce, že to funguje,“ povedal Francisco Villaescuza-Navarro, teoretický astrofyzik z Flatiron Institute v New Yorku a hlavný autor článku.
Toto sa nemalo stať. Neuveriteľný objav vyrástol z cvičenia, ktoré Vilaescuza-Navarro dal Jupiterovi Deanovi, študentovi Princetonskej univerzity: vybudovať neurónovú sieť, ktorá by vzhľadom na vlastnosti galaxie dokázala odhadnúť niekoľko kozmologických atribútov. Výzvou bolo jednoducho predstaviť Deana strojovému učeniu. Potom si všimli, že počítač počíta celkovú hustotu hmoty. "Myslel som si, že študent urobil chybu," povedal Villaescuza-Navarro. "Bolo pre mňa trochu ťažké tomu uveriť, aby som bol úprimný."
Výskumníci analyzovali 2000 10 digitálnych vesmírov vytvorených v rámci projektu kozmológie a astrofyziky s modelovaním strojového učenia (CAMELS). Zloženie týchto vesmírov sa líšilo od 50 % do XNUMX % hmoty, pričom zvyšok tvorila tmavá energia, ktorá spôsobuje, že sa vesmír rozpína rýchlejšie a rýchlejšie (Náš skutočný vesmír je približne z jednej tretiny tmavá a viditeľná hmota a z dvoch tretín tmavá energia ) . Ako simulácia postupovala, temná hmota a viditeľná hmota sa zlúčili do galaxií. Simulácie zahŕňali aj hrubé spracovanie zložitých javov, ako sú supernovy a ejekty zo supermasívnych čiernych dier.
Deanova neurónová sieť študovala takmer 1 milión simulovaných galaxií v týchto rôznych digitálnych vesmíroch. Zo svojej božskej perspektívy poznal veľkosť, zloženie, hmotnosť a viac ako tucet ďalších charakteristík každej galaxie. Snažil sa dať do súvislosti tento zoznam čísel s hustotou hmoty v materskom vesmíre.
Podarilo sa. Pri testovaní na tisíckach nových galaxií z desiatok vesmírov, ktoré predtým neskúmali, bola neurónová sieť schopná predpovedať hustotu kozmickej hmoty s presnosťou 10 %. "Nezáleží na tom, na akú galaxiu sa pozeráte, nikto si nemyslel, že by to bolo možné," povedal Villaescuza-Navarro.
Tiež zaujímavé:
- Space Entertainment Enterprise spustí štúdio vesmírneho filmu v roku 2024
- Amazon Alexa bude digitálnym asistentom NASA na vesmírnej misii Artemis I
Výkon algoritmu ohromil výskumníkov, pretože galaxie sú vo svojej podstate chaotické objekty. Niektoré vznikajú naraz, zatiaľ čo iné rastú jedením svojich susedov. Obrovské galaxie majú tendenciu zadržiavať hmotu, zatiaľ čo supernovy a čierne diery v trpasličích galaxiách môžu vyvrhnúť väčšinu svojej viditeľnej hmoty.
Jedna interpretácia je, že "Vesmír a/alebo galaxie sú akosi oveľa jednoduchšie, ako sme si predstavovali." Tím sa šesť mesiacov snažil pochopiť, ako sa neurónová sieť stala tak múdrou. Skontrolovali, aby sa ubezpečili, že algoritmus práve nenašiel nejaký spôsob, ako odvodiť hustotu zo simulačného kódu, a nie zo samotných galaxií. Prostredníctvom série experimentov vedci pochopili, ako algoritmus určuje kozmickú hustotu. Opakovaným preškoľovaním siete, systematickým skrývaním rôznych galaktických vlastností sa zamerali na najdôležitejšie atribúty.
Neurónová sieť odhalila oveľa presnejší a komplexnejší vzťah medzi približne 17 galaktickými vlastnosťami a hustotou hmoty. Toto spojenie pretrváva napriek galaktickým zlúčeniam, výbuchom hviezd a erupciám čiernych dier.
Štúdia naznačuje, že teoreticky by komplexná štúdia Mliečnej dráhy a možno niekoľkých ďalších blízkych galaxií mohla umožniť mimoriadne presné meranie hmoty v našom vesmíre. Takýto experiment, povedal Villaescuz-Navarro, by mohol poskytnúť vodítka k ďalším číslam kozmického významu, ako je súčet neznámych hmotností troch typov neutrín vo vesmíre.
Výskumníci radovať sa, že neurónová sieť dokázala nájsť vzory v chaotických galaxiách dvoch nezávislých simulácií. Digitálny objav vyvoláva možnosť, že skutočný kozmos môže skrývať podobné spojenie medzi veľkým a malým.
Toto je veľmi dobrá vec. Vytvára spojenie medzi celým vesmírom a jednou galaxiou.
Prečítajte si tiež:
- Astronómovia objavili novú triedu galaktických hmlovín
- Vedci prvýkrát potvrdili excentrické spojenie čiernych dier