Skupina vědců možná narazila na radikálně nový způsob studia kosmologie.
Kosmologové obvykle určují složení vesmíru tak, že pozorují co nejvíce jeho částí. Tito výzkumníci však zjistili, že algoritmus strojového učení může zkoumat jednu modelovanou galaxii a předpovídat celkové složení digitálního vesmíru, ve kterém existuje – podobně jako při analýze náhodného zrnka písku pod mikroskopem a určení hmotnosti Eurasie. Zdá se, že stroje objevily vzorec, který by v budoucnu mohl astronomům umožnit dělat rozsáhlé závěry o skutečném vesmíru pouhým studiem základních stavebních bloků.
„To je úplně jiná myšlenka. Namísto měření těchto milionů galaxií si můžete vzít jen jednu. Je překvapivé, že to funguje,“ řekl Francisco Villaescuza-Navarro, teoretický astrofyzik z Flatiron Institute v New Yorku a hlavní autor článku.
To se nemělo stát. Neuvěřitelný objev vyrostl ze cvičení, které Vilaescuza-Navarro poskytl Jupiteru Deanovi, studentovi Princetonské univerzity: vybudovat neuronovou síť, která by vzhledem k vlastnostem galaxie mohla odhadnout několik kosmologických atributů. Úkolem bylo jednoduše představit Deana strojovému učení. Pak si všimli, že počítač vypočítává celkovou hustotu hmoty. "Myslel jsem, že student udělal chybu," řekl Villaescuza-Navarro. "Bylo pro mě trochu těžké tomu uvěřit, abych byl upřímný."
Vědci analyzovali 2000 digitálních vesmírů vytvořených v rámci projektu Kosmologie a astrofyzika s modelováním strojového učení (CAMELS). Tyto vesmíry se svým složením lišily od 10 % do 50 % hmoty, přičemž zbytek tvořila temná energie, která způsobuje, že se vesmír rozpíná stále rychleji (Náš skutečný vesmír tvoří asi jednu třetinu temné a viditelné hmoty a dvě třetiny temné energie ) . Jak simulace postupovala, temná hmota a viditelná hmota se spojily do galaxií. Simulace také zahrnovaly hrubé zpracování složitých jevů, jako jsou supernovy a ejekty ze supermasivních černých děr.
Deanova neuronová síť studovala téměř 1 milion simulovaných galaxií v těchto různých digitálních vesmírech. Ze své božské perspektivy znal velikost, složení, hmotnost a více než tucet dalších charakteristik každé galaxie. Snažil se dát tento seznam čísel do souvislosti s hustotou hmoty v mateřském vesmíru.
To se povedlo. Při testování na tisících nových galaxií z desítek vesmírů, které předtím neprozkoumala, dokázala neuronová síť předpovědět hustotu kosmické hmoty s přesností 10 %. "Nezáleží na tom, na jakou galaxii se díváte, nikoho nenapadlo, že by to bylo vůbec možné," řekl Villaescuza-Navarro.
Zajímavé také:
- Space Entertainment Enterprise spustí v roce 2024 vesmírné filmové studio
- Amazon Alexa bude digitální asistent NASA na vesmírné misi Artemis I
Výkon algoritmu ohromil výzkumníky, protože galaxie jsou ze své podstaty chaotické objekty. Některé se tvoří všechny najednou, zatímco jiné rostou požíráním sousedů. Obří galaxie mají tendenci zadržovat hmotu, zatímco supernovy a černé díry v trpasličích galaxiích mohou vyvrhnout většinu své viditelné hmoty.
Jedna interpretace je, že "Vesmír a/nebo galaxie jsou nějak mnohem jednodušší, než jsme si představovali." Tým strávil šest měsíců snahou pochopit, jak se neuronová síť stala tak moudrou. Zkontrolovali, aby se ujistili, že algoritmus právě nenašel nějaký způsob, jak odvodit hustotu ze simulačního kódu spíše než ze samotných galaxií. Prostřednictvím řady experimentů vědci pochopili, jak algoritmus určuje kosmickou hustotu. Opakovaným přeškolováním sítě, systematickým skrýváním různých galaktických vlastností se zaměřili na nejdůležitější atributy.
Neuronová síť odhalila mnohem přesnější a složitější vztah mezi přibližně 17 galaktickými vlastnostmi a hustotou hmoty. Toto spojení přetrvává navzdory galaktickým fúzím, explozím hvězd a erupcím černých děr.
Studie naznačuje, že teoreticky by komplexní studie Mléčné dráhy a možná několika dalších blízkých galaxií mohla umožnit extrémně přesné měření hmoty v našem vesmíru. Takový experiment, řekl Villaescuz-Navarro, by mohl poskytnout vodítka k dalším číslům kosmického významu, jako je součet neznámých hmotností tří typů neutrin ve vesmíru.
Výzkumníci radovat se, že neuronová síť dokázala najít vzory v chaotických galaxiích dvou nezávislých simulací. Digitální objev vyvolává možnost, že skutečný vesmír může skrývat podobné spojení mezi velkým a malým.
To je velmi dobrá věc. Navazuje spojení mezi celým vesmírem a jednou galaxií.
Přečtěte si také:
- Astronomové objevili novou třídu galaktických mlhovin
- Vědci poprvé potvrzují excentrické sloučení černých děr