Учёные готовятся к исследованию неба, чтобы узнать больше о тёмной материи и энергии

Имитированные изображения космоса из имитированного обзора неба DC2, проведенного Legacy Survey of Space and Time (LSST) Dark Energy Science Collaboration (DESC). DC2 имитировал пять лет данных изображений, которые будут созданы обсерваторией Рубина во время LSST. Автор: LSST DESC

На горе на севере Чили ученые тщательно собирают сложные компоненты обсерватории NSF–DOE Vera C. Rubin, одного из самых передовых астрономических объектов в истории. Оснащенная инновационным телескопом и самой большой в мире цифровой камерой, обсерватория вскоре начнет Legacy Survey of Space and Time (LSST).

В течение 10-летнего исследования космоса LSST обсерватория Рубина сделает 5,5 миллионов изображений неба с богатыми данными. Более широкий и глубокий по объему, чем все предыдущие обзоры вместе взятые, LSST предоставит беспрецедентный объем информации астрономам и космологам, работающим над ответами на некоторые из самых фундаментальных вопросов в науке.

Активно участвуя в научном сотрудничестве по темной энергии LSST (DESC), ученые из Аргоннской национальной лаборатории DOE работают над раскрытием истинной природы темной энергии и темной материи. В рамках подготовки к LSST они проводят передовые космологические моделирования и работают с обсерваторией Рубина, чтобы сформировать и обработать ее данные для максимального увеличения потенциала для открытия.

Имитация темной стороны

«Сейчас мы понятия не имеем, каково их физическое происхождение, но у нас есть теории», — сказала Катрин Хайтманн, заместитель директора отдела физики высоких энергий (HEP) Аргоннского университета. «С LSST и обсерваторией Рубина мы действительно думаем, что сможем получить хорошие ограничения на то, чем могут быть темная материя и темная энергия, что поможет сообществу исследовать наиболее перспективные направления».

Готовясь к LSST, ученые Аргонна рассматривают теории об определенных свойствах темной материи и темной энергии и моделируют эволюцию Вселенной в рамках этих предположений.

Важно, чтобы ученые нашли способы сопоставить свои теории с сигнатурами, которые исследование может фактически обнаружить. Например, как бы выглядела сегодня Вселенная, если бы темная материя имела небольшую температуру, или если бы темная энергия была сверхсильной сразу после того, как Вселенная началась? Возможно, некоторые структуры оказались бы более размытыми, или галактики сгруппировались бы определенным образом.

Моделирование может помочь исследователям предсказать, какие особенности фактически появятся в реальных данных LSST, которые будут указывать на истинность определенной теории.

Моделирование также позволяет совместной работе проверять код, который они будут использовать для обработки и анализа данных. Например, совместно с LSST DESC и совместной работой над космическим телескопом Nancy Grace Roman NASA ученые из Аргонна недавно смоделировали изображения ночного неба, которые каждый телескоп будет фактически видеть. Чтобы убедиться, что их программное обеспечение работает так, как задумано, ученые могут протестировать его на этих чистых, смоделированных данных изображения, прежде чем они начнут обрабатывать реальные данные.

Для выполнения своих симуляций ученые Аргонна используют вычислительные ресурсы Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), пользовательского объекта Управления науки Министерства энергетики США. Среди своих суперкомпьютеров ALCF размещает Aurora, одну из первых в мире машин exascale, которая может выполнять более одного квинтиллиона — или миллиарда миллиардов — вычислений в секунду.

«Впечатляющая память и скорость Aurora позволят нам моделировать большие объемы Вселенной и учитывать больше физики в симуляциях, чем когда-либо прежде, сохраняя при этом достаточно высокое разрешение для правильного отображения важных деталей», — сказал Хайтманн, ранее занимавший должность представителя LSST DESC.

Чего ожидать, когда вы ожидаете астрономический объем данных

Во время LSST свет, испущенный давным-давно далекими галактиками, достигнет обсерватории. Датчики на камере обсерватории преобразуют свет в данные, которые будут передаваться с горы в несколько центров данных проекта Rubin по всему миру. Затем эти центры подготовят данные для отправки более широкому сообществу для анализа.

В рамках проекта LSST DESC ученые из Аргонна в настоящее время работают с обсерваторией Рубина, чтобы гарантировать обработку данных способами, наиболее подходящими для их научных целей. Например, физик из Аргонна Мэтью Беккер тесно сотрудничает с проектом Рубина, чтобы разработать алгоритмы обработки данных, которые позволят исследовать темную материю и темную энергию с помощью явления, называемого слабым гравитационным линзированием.

«Когда свет от далеких галактик движется к обсерватории, на его путь влияет гравитационное притяжение массы, находящейся между ними, включая темную материю», — сказал Беккер.

«Это означает, что, как их увидит обсерватория, формы и ориентации галактик слегка коррелируют на небе. Если мы сможем измерить эту корреляцию, мы сможем узнать о распределении материи, включая темную материю, во Вселенной».

Слабое гравитационное линзирование также может показать, как структура Вселенной менялась с течением времени, что может пролить свет на природу темной энергии. Проблема в том, что сигналы, указывающие на слабое гравитационное линзирование в данных LSST, будут, ну, слабыми. Сила сигнала, который ищут ученые, будет примерно в 30 раз меньше ожидаемого уровня шума или нежелательных помех сигнала в данных.

Это значит, что ученым нужно много данных, чтобы убедиться в точности своих измерений, и они вот-вот их получат. После завершения LSST сгенерирует 60 петабайт данных изображений, или 60 миллионов гигабайт. Потребовалось бы более 11 000 лет просмотра Netflix, чтобы использовать этот объем данных.

Беккер и его коллеги разрабатывают методы сжатия данных, чтобы сделать анализ и управляемым, и плодотворным. Например, объединяя изображения одних и тех же частей неба, сделанные в разное время, ученые могут подтвердить особенности на изображениях, чтобы обнаружить корреляции в формах галактик, которые в противном случае могли бы быть слишком слабыми для обнаружения.

Беккер также сосредоточен на определении уровня уверенности, который сообщество может ожидать от выводов, сделанных на основе сжатых данных.

«Если мы знаем, насколько мы можем быть уверены в нашем анализе, это позволяет нам сравнивать наши результаты с другими экспериментами, чтобы понять текущее состояние знаний во всей космологии», — сказал Беккер. «С данными от LSST все станет гораздо интереснее».

Источник: Argonne National Laboratory