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.
©Sungwook E. Hong et. al, Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning, https://doi.org/10.3847/1538-4357/abf040
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.
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.
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.
