ИИ помогает отличить темную материю от космического шума
Автор: Scott Lord from Pexels
Темная материя — это невидимая сила, которая удерживает вселенную вместе — или так мы думаем. Она составляет около 85% всей материи и около 27% содержимого вселенной, но поскольку мы не можем видеть ее напрямую, нам приходится изучать ее гравитационное воздействие на галактики и другие космические структуры. Несмотря на десятилетия исследований, истинная природа темной материи остается одним из самых неуловимых вопросов науки.
Согласно ведущей теории, темная материя может быть типом частиц, которые едва ли взаимодействуют с чем-либо еще, кроме как через гравитацию. Но некоторые ученые полагают, что эти частицы могут время от времени взаимодействовать друг с другом, явление, известное как самовзаимодействие. Обнаружение таких взаимодействий может дать важные подсказки о свойствах темной материи.
Однако различение тонких признаков самовзаимодействий темной материи от других космических эффектов, таких как вызванные активными галактическими ядрами (AGN) — сверхмассивными черными дырами в центрах галактик — было серьезной проблемой. Обратная связь AGN может толкать материю способами, которые похожи на эффекты темной материи, что затрудняет различение этих двух явлений.
Значительным шагом вперед стало создание астрономом Дэвидом Харви из Лаборатории астрофизики EPFL алгоритма глубокого обучения, который может распутывать эти сложные сигналы. Исследование опубликовано в журнале Nature Astronomy.
Их метод на основе искусственного интеллекта разработан для дифференциации эффектов самовзаимодействий темной материи и эффектов обратной связи AGN путем анализа изображений скоплений галактик — огромных скоплений галактик, связанных вместе гравитацией. Инновация обещает значительно повысить точность исследований темной материи.
Скопления галактик — гравитационно-связанные системы галактик, одни из самых больших структур во Вселенной.
Характерный размер по диаметру — десятки миллионов световых лет.
Скопления условно разделяются на два вида:
регулярные — скопления правильной сферической формы, в которых преобладают эллиптические и линзовидные галактики, с чётко выраженной центральной частью. В центрах таких скоплений расположены гигантские эллиптические галактики. Википедия
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Википедия
Читайте также:Nvidia: «Мы не получали повестку от Минюста США»Министерство юстиции США вызвало Nvidia в рамках антимонопольного расследования в сфере ИИMicrosoft добавит в Windows 11 функцию сканирования ИИ аудио- и видеофайлов«ИИ придет ко всем нам»: Дженнифер Хейл критикует технологии на фоне игровых забастовокИИ создает Doom на собственном игровом движке
Inception достиг впечатляющей точности в 80% при идеальных условиях, эффективно определив, были ли скопления галактик подвержены влиянию самовзаимодействующей темной материи или обратной связи AGN. Он сохранил свою высокую производительность даже тогда, когда исследователи ввели реалистичный наблюдательный шум, который имитирует тип данных, которые мы ожидаем от будущих телескопов, таких как Euclid.
Это означает, что Inception и подход ИИ в целом могут оказаться невероятно полезными для анализа огромных объемов данных, которые мы собираем из космоса. Более того, способность ИИ обрабатывать невидимые данные указывает на то, что он адаптивен и надежен, что делает его многообещающим инструментом для будущих исследований темной материи.
Подходы на основе ИИ, такие как Inception, могут существенно повлиять на наше понимание того, что такое темная материя. Поскольку новые телескопы собирают беспрецедентные объемы данных, этот метод поможет ученым быстро и точно их просеять, потенциально раскрывая истинную природу темной материи.
Больше информации: A deep-learning algorithm to disentangle self-interacting dark matter and AGN feedback models, Nature Astronomy (2024). DOI: 10.1038/s41550-024-02322-8
Источник: Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
0 комментариев