• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
27.05.2021, 17:03
Василий Парфенов
3,9 тыс

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.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
12 августа, 14:39
Илья Гриднев

Эксперимент физиков из ЦЕРН позволил рассмотреть поведение глюонов внутри атомных ядер с беспрецедентной точностью. При сверхвысоких плотностях эти элементарные частицы переставали размножаться и начинали объединяться. Это помогло найти подтверждение теории «глюонного насыщения», а не принятого «ядерного затенения» для определенного диапазона сверхвысоких энергий.

11 августа, 10:59
НИУ ВШЭ

Любовь к сладкому может быть связана не только с пищевыми привычками, но и с тем, как человек принимает решения. Исследователи НИУ ВШЭ объяснили, почему любители сладкого ведут себя импульсивно: дело не в стремлении получить все немедленно, а в нежелании мириться с неопределенностью. Результаты могут помочь улучшить терапию зависимостей.

12 августа, 19:49
Редакция Naked Science

МС-21-310 — импортозамещенная версия российского пассажирского самолета МС-21. Вскоре он появится на отечественных аэродромах, пообещали в «Ростехе». Также госкорпорация опубликовала видео, на котором можно увидеть процесс строительства этого авиалайнера.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

12 августа, 14:39
Илья Гриднев

Эксперимент физиков из ЦЕРН позволил рассмотреть поведение глюонов внутри атомных ядер с беспрецедентной точностью. При сверхвысоких плотностях эти элементарные частицы переставали размножаться и начинали объединяться. Это помогло найти подтверждение теории «глюонного насыщения», а не принятого «ядерного затенения» для определенного диапазона сверхвысоких энергий.

10 августа, 11:42
Илья Гриднев

Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий