Хотите получать важные новости науки?
Подписаться
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
27.05.2021
Василий Парфенов
3 914

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
Позавчера, 17:23
Людмила Соколова

Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.

Позавчера, 11:35
Игорь Байдов

Команда исследователей из Италии и США предложила два способа, с помощью которых гипотетический зонд сможет быстро добраться до одного из самых отдаленных и малоизученных объектов Солнечной системы. Речь о Седне — транснептуновом теле, которое находится за орбитой Плутона. По мнению инженеров, эти передовые технологии смогут доставить аппарат к Седне за семь и 10 лет.

Вчера, 10:56
ПНИПУ

С наступлением летней жары так и тянет окунуться в прохладную воду реки или озера. И такое решение может быть небезопасным! Эксперты Пермского Политеха рассказали, от чего водоемы становятся мутными и грязными, почему нельзя купаться рядом с утками и мостами, что находят в запрещенных для отдыха местах, какие инфекции можно подхватить и как не заболеть после купания.

25 июня
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

25 июня
Елена Авдеева

Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.

25 июня
Evgenia Vavilova

Квантовые спиновые жидкости (КСЖ) обещают ученым развитие в областях квантовых вычислений и передачи энергии без потерь. В них магнитные моменты частиц теоретически не должны упорядочиваться даже при охлаждении до абсолютного нуля температур.

17 июня
Адель Романова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

25 июня
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

5 июня
Александр Березин

Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.

[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