Grupė mokslininkų galėjo atsitiktinai aptikti radikaliai naują kosmologijos tyrimo būdą.
Kosmologai paprastai nustato visatos sudėtį, stebėdami kuo daugiau jos dalių. Tačiau šie mokslininkai išsiaiškino, kad mašininio mokymosi algoritmas gali išnagrinėti vieną sumodeliuotą galaktiką ir numatyti bendrą skaitmeninės visatos, kurioje ji egzistuoja, sudėtį – panašiai kaip atsitiktinio smėlio grūdelio analizė mikroskopu ir Eurazijos masės nustatymas. Atrodo, kad mašinos atrado modelį, kuris ateityje gali leisti astronomams padaryti didelio masto išvadas apie tikrąjį kosmosą, tiesiog tyrinėjant elementarius statybinius blokus.
„Tai visiškai kitokia idėja. Užuot matavęs tuos milijonus galaktikų, galite tiesiog paimti vieną. Stebina, kad tai veikia“, – sakė Niujorko Flatiron instituto teorinis astrofizikas Francisco Villaescuza-Navarro ir pagrindinis šio straipsnio autorius.
Taip neturėjo atsitikti. Neįtikėtinas atradimas atsirado dėl pratimo, kurį Vilaescuza-Navarro davė Prinstono universiteto studentui Jupiteriui Deanui: sukurti neuroninį tinklą, kuris, atsižvelgiant į galaktikos savybes, galėtų įvertinti keletą kosmologinių savybių. Iššūkis buvo tiesiog supažindinti Deaną su mašininiu mokymusi. Tada jie pastebėjo, kad kompiuteris skaičiuoja bendrą medžiagos tankį. "Maniau, kad studentas padarė klaidą", - sakė Villaescuza-Navarro. – Tiesą sakant, man buvo šiek tiek sunku patikėti.
Tyrėjai išanalizavo 2000 skaitmeninių visatų, sukurtų vykdant Kosmologijos ir astrofizikos su mašininio mokymosi modeliavimu (CAMELS) projektą. Šių visatų sudėtis svyravo nuo 10% iki 50% medžiagos, o likusi dalis buvo tamsioji energija, dėl kurios visata plečiasi vis greičiau (mūsų tikrasis kosmosas yra maždaug trečdalis tamsiosios ir matomos materijos ir du trečdaliai tamsiosios energijos). . Vykstant modeliavimui tamsioji ir matoma materija susijungė į galaktikas. Modeliavimas taip pat apėmė grubų sudėtingų reiškinių, tokių kaip supernovos ir išmetimas iš supermasyvių juodųjų skylių, apdorojimą.
Deano neuroninis tinklas ištyrė beveik 1 milijoną imituotų galaktikų šiose įvairiose skaitmeninėse visatose. Iš savo dieviškos perspektyvos jis žinojo kiekvienos galaktikos dydį, sudėtį, masę ir daugiau nei tuziną kitų savybių. Jis siekė susieti šį skaičių sąrašą su materijos tankiu pirminėje visatoje.
Tai pavyko. Išbandžius tūkstančius naujų galaktikų iš dešimčių visatų, kurių jis anksčiau nebuvo tyrinėjęs, neuroninis tinklas sugebėjo numatyti kosminės medžiagos tankį 10% tikslumu. „Nesvarbu, į kokią galaktiką žiūrite, niekas nemanė, kad tai netgi įmanoma“, – sakė Villaescuza-Navarro.
Taip pat įdomu:
- Space Entertainment Enterprise 2024 metais pradės kosminių filmų studiją
- „Amazon Alexa“ bus NASA skaitmeninis asistentas Artemis I kosminėje misijoje
Algoritmo veikimas nustebino tyrėjus, nes galaktikos iš prigimties yra chaotiški objektai. Kai kurie susidaro iš karto, o kiti auga valgydami savo kaimynus. Milžiniškos galaktikos linkusios išlaikyti savo materiją, o supernovos ir juodosios skylės nykštukinėse galaktikose gali išstumti didžiąją dalį matomos medžiagos.
Vienas iš aiškinimų yra toks: „Visata ir (arba) galaktikos yra kažkaip daug paprastesnės, nei mes įsivaizdavome“. Komanda praleido šešis mėnesius, bandydama suprasti, kaip neuroninis tinklas tapo toks išmintingas. Jie patikrino, ar algoritmas tiesiog nerado būdo tankiui nustatyti pagal modeliavimo kodą, o ne iš pačių galaktikų. Atlikdami daugybę eksperimentų, mokslininkai suprato, kaip algoritmas nustato kosminį tankį. Ne kartą perkvalifikuodami tinklą, sistemingai slėpdami įvairias galaktikos savybes, jie sutelkė dėmesį į svarbiausius atributus.
Neuroninis tinklas atskleidė daug tikslesnį ir sudėtingesnį ryšį tarp maždaug 17 galaktikos savybių ir materijos tankio. Šis ryšys išlieka nepaisant galaktikų susijungimų, žvaigždžių sprogimų ir juodųjų skylių išsiveržimų.
Tyrimas rodo, kad teoriškai išsamus Paukščių Tako ir galbūt kelių kitų netoliese esančių galaktikų tyrimas leistų itin tiksliai išmatuoti materiją mūsų visatoje. Toks eksperimentas, pasak Villaescuz-Navarro, gali suteikti užuominų apie kitus kosminės reikšmės skaičius, pavyzdžiui, trijų tipų neutrinų visatoje nežinomų masių sumą.
Tyrinėtojai džiaukitės, kad neuronų tinklas sugebėjo rasti modelius netvarkingose dviejų nepriklausomų modelių galaktikose. Skaitmeninis atradimas iškelia galimybę, kad tikrasis kosmosas gali turėti panašų ryšį tarp didžiojo ir mažo.
Tai labai geras dalykas. Tai užmezga ryšį tarp visos visatos ir vienos galaktikos.
Taip pat skaitykite:
- Astronomai atrado naują galaktikos ūkų klasę
- Mokslininkai pirmą kartą patvirtino ekscentrišką juodųjų skylių susiliejimą