• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
27.05.2021, 17:03
Василий Парфенов
3 917

ИИ помог составить карту распределения темной материи вокруг Млечного Пути

❋ 3.7

Загадочная темная материя, о составе которой человечество почти ничего не знает, играет ключевую роль в формировании структуры Вселенной. Тем важнее понимать, как она распределяется вокруг нашей Галактики. Проблема только в том, что на сравнительно небольших расстояниях ее трудно зафиксировать. Поэтому на помощь астрофизикам пришли нейросети, благодаря которым удалось создать первую детализированную карту нитей темной материи вокруг Млечного Пути.

ИИ помог составить карту распределения темной материи вокруг Млечного пути
©Sungwook E. Hong et. al, Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning, https://doi.org/10.3847/1538-4357/abf040 / Автор: Никита Тарасов

Четыре пятых всей материи во Вселенной представлены загадочной субстанцией, о свойствах которой наука пока только догадывается. Единственное, что мы знаем наверняка: она участвует в гравитационных взаимодействиях и определяет масштабную структуру обозримого мира. За свое распределение в виде нитей, на которые, словно исполинские бусины, насажены галактики, она получила название «космическая паутина». Проблема только в одном: темную материю легко наблюдать на большом удалении, а в близких областях Вселенной ее затмевает излучение «обычного» (барионного) вещества.

Но команда астрофизиков из США и Южной Кореи нашла решение, позволяющее, если не наблюдать напрямую, то хотя бы достоверно смоделировать распределение темной материи в радиусе 100 мегапарсек (около 326 миллионов световых лет) от Млечного Пути. В своем подходе они использовали нейросети, модели крупномасштабной структуры Вселенной, а также данные о физических параметрах (масса, скорость и направление вращения) ближайших к нам галактик. Результаты расчетов и вся методология опубликованы в журнале The Astrophysical Journal. Поскольку статья «подзамочная», с неотрецензированной версией можно ознакомиться на портале препринтов arXiv.org.

ИИ помог составить карту распределения темной материи вокруг Млечного пути
Распределение темной материи в окрестностях Сверхскопления Девы (Virgo Cluster), где находится Млечный путь. Три изображения — три проекции. Показанная область охватывает куб вселенной со стороной в 40 мегапарсек / ©Sungwook E. Hong et. al, Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning, https://doi.org/10.3847/1538-4357/abf040

Теоретически рассчитать распределение темной материи в Сверхскоплении Девы (куда входит Млечный Путь) и его окрестностях достаточно просто. Нужно лишь взять самые подробные данные о масштабной структуре Вселенной, детализировать как можно больше параметров космической паутины и экстраполировать информацию на меньшие масштабы. Для чего необходимы точные сведения о том, куда и с какой скоростью движутся галактики неподалеку от нас, а также их масса. Проблема только в колоссальной вычислительной мощности, требуемой для такого моделирования.

Поэтому астрофизики применили технологии искусственного интеллекта, упростившего вычисления для них. Нейросети обучили на огромных объемах данных об удаленных объектах, а затем использовали для моделирования относительно близких регионов космоса. В результате получилась подробная и максимально достоверная карта распределения темной материи на беспрецедентно малых масштабах. Иными словами, ученые впервые получили модель нитей космической паутины вокруг Млечного Пути.

ИИ помог составить карту распределения темной материи вокруг Млечного пути
Сравнение симуляции при помощи нейросетей с фактическими данными, на которых они обучались. На изображении три ряда — разные проекции одного и того же отдаленного региона космической паутины. Столбцы слева направо: известные галактики, те из них, для которых известна относительная скорость (пекулярная), реальное распределение темной материи, моделирование на основе всех доступных данных в симуляции TNG300, моделирование без учета пекулярной скорости / ©Sungwook E. Hong et. al, Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning, https://doi.org/10.3847/1538-4357/abf040

Эту модель предстоит не раз уточнить и проверить на практике, когда у человечества появятся более чувствительные инструменты. В числе прочего авторы работы надеются на данные с космического телескопа Джеймса Уэбба, который должен увидеть огромное количество карликовых галактик неподалеку от Млечного Пути. За счет своей сравнительно небольшой массы такие объекты более чувствительны к мелким деталям космической паутины и расскажут много нового о ее структуре на небольших масштабах.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
mostly harmless Есть телега: https://t.me/tempest_exults
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
12 августа, 11:29
Юлия Трепалина

Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.

14 августа, 08:27
Полина Меньшова

Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.

14 августа, 15:30
Денис Яковлев

Исследование американских ученых позволило понять роль эволюционных генетических изменений в формировании важнейших когнитивных способностей человека.

12 августа, 11:29
Юлия Трепалина

Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.

9 августа, 15:19
Любовь С.

Чтобы проверить законы физики в условиях, недоступных на Земле, астрофизик Козимо Бамби (Cosimo Bambi) из Фуданьского университета (Китай) предложил отправить к центру ближайшей черной дыры «нанокрафт» — крошечный зонд, способный добраться до цели примерно за 60-75 лет благодаря наземной лазерной установке.

13 августа, 10:56
Юлия Трепалина

Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.

25 июля, 07:47
Адель Романова

Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.

6 августа, 20:59
Татьяна Пичугина

Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.

22 июля, 14:44
ФизТех

Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет.  Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно