天文学者がAIを活用し宇宙の精密な条件を解析する新研究

Tokyo天体物理学者たちは、人工知能を用いて宇宙を定義する主要な要素を正確に測定する新しい方法を開発しました。この研究は、フラットアイアン研究所と提携機関によって行われ、銀河の分布に隠された情報をAIで見つける技術を用いています。この新しい方法は、従来の手法よりもはるかに正確な測定を可能にします。

宇宙の基本的な特徴を説明する6つの主要な宇宙論的パラメーターがあります。それには以下が含まれます。

• 通常の物質の量
• ダークマターの量
• ダークエネルギーの量
• ビッグバン後の初期宇宙の不透明さを含む条件
• 宇宙の質量が広く分布しているか大きな塊になっているか

宇宙学者たちは通常、重要な宇宙のパラメータを推定するために銀河の大規模な分布を研究しますが、新たな進展により、小規模な詳細もこれらのパラメータに関する貴重な情報を提供できることが示されました。このデータを探るために、フラットアイロン研究所とプリンストン大学の研究者たちは「銀河シミュレーション推論法（SimBIG）」と呼ばれる手法を開発しました。彼らは、シミュレーションされた宇宙を用いたAIモデルを使って、小規模な銀河のクラスター化と宇宙パラメータの関係を理解しました。

SimBIGは、従来の方法よりも少ない数のシミュレートされた宇宙で高精度を達成できるという大きな利点があります。Quijoteスイートからわずか2,000のシミュレーションで、AIモデルは高精度な結果を得ました。これにより、時間とコンピュータの計算能力を大幅に節約できます。このモデルは、シミュレートされたデータを実際の銀河調査データに似せるために改良され、大気や望遠鏡による欠陥も含まれています。

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AIモデルは、Baryon Oscillation Spectroscopic Survey（バリオン音響振動分光サーベイ）の実データを用いて109,636個の銀河を分析し、テストされました。その結果は、4倍の数の銀河を使用する従来の方法とほぼ同等の高精度を示しました。宇宙には限られた数の銀河しか存在しないため、利用可能なデータからできるだけ多くの情報を引き出すことが重要です。

この向上した精度により、暗黒物質や暗黒エネルギーのような宇宙の出来事をよりよく理解できると期待されています。異なる測定方法が異なる結果を示すハッブル定数の問題も解決できるかもしれません。今後の天文学的な調査では、これらのデータをSimBIG法と組み合わせることで、この問題を解決し、宇宙の膨張に関する新たな詳細が明らかになる可能性があります。

フラットアイアン研究所の計算天体物理学センターと計算数学センター、プリンストン大学、フロリダ大学、ウォータールー大学、ジュネーブ大学の専門家たちが協力し、この研究に取り組んでいます。これは、宇宙論の研究を進めるために複数の機関が<強調>共同で努力</強調>していることを示しています。