AI wykrywa sygnały ciemnej materii w kosmicznym chaosie z 80% dokładnością.

WarsawAstronomowie są zdezorientowani przez ciemną materię, która stanowi około 85% materii we wszechświecie. Pomimo jej ogromnej ilości, ciemna materia jest niewidoczna i znana jedynie dzięki swoim efektom grawitacyjnym. Naukowcy zazwyczaj badają ciemną materię, obserwując zachowanie galaktyk i innych struktur kosmicznych, jednak jest to skomplikowane. Jednym z wyzwań jest odróżnienie ciemnej materii od kosmicznego szumu generowanego przez aktywne jądra galaktyk (AGN), które znajdują się w ich centrach.

David Harvey z Laboratorium Astrofizyki EPFL zastosował algorytm głębokiego uczenia, aby osiągnąć znaczący postęp w badaniach. Nowe narzędzie potrafi odróżnić interakcje ciemnej materii od sprzężenia zwrotnego AGN. Praca ta ma na celu poprawę dokładności badań nad ciemną materią. Niektóre kluczowe elementy tego rozwoju są następujące:

Metoda Harveya oparta na sztucznej inteligencji wykorzystuje splotową sieć neuronową (CNN), która została wytrenowana na obrazach gromad galaktyk. Model CNN został zasilony tysiącami symulowanych obrazów z projektu BAHAMAS-SIDM. Architektura CNN o nazwie 'Inception' osiągnęła najwyższą dokładność na poziomie 80%, nawet w warunkach realistycznego szumu.

Model Inception może znacząco wpłynąć na rozwój astrofizyki. Potrafi on przetwarzać ogromne ilości danych z przyszłych teleskopów, takich jak Euclid. Ta metoda uczenia głębokiego umożliwia astronomom szybkie i precyzyjne analizowanie dużych zbiorów danych w celu wykrycia subtelnych oznak wzajemnej interakcji ciemnej materii.

Sztuczna inteligencja ma ogromną zaletę: potrafi się uczyć i adaptować do nowych danych. W miarę jak zbieramy coraz więcej informacji, staje się coraz doskonalsza, co czyni ją kluczowym narzędziem dla nowych odkryć. Ta zdolność uczenia się sprawia, że AI pozostaje użyteczna, gdy poszerzamy naszą wiedzę o wszechświecie.

Zobacz również:

27 września 2024 · 05:22

Celebryci użyczający głosów nowej AI od Meta

Ta technologia może być używana nie tylko w badaniach nad ciemną materią. Może również pomóc naukowcom w rozróżnianiu różnych zdarzeń kosmicznych, co prowadzi do tworzenia lepszych modeli kosmosu. Oznacza to, że możemy przewidywać z większą precyzją, jak galaktyki i inne struktury kosmiczne się zachowują, co pozwala nam lepiej zrozumieć podstawowe siły rządzące wszechświatem.

Metody AI, takie jak Inception, pokazują, jak ważna jest współpraca astronomów i informatyków. Połączenie ich umiejętności otwiera nowe możliwości badawcze i dostarcza potężnych narzędzi do rozwiązywania istotnych pytań naukowych.

Praca Harveya z modelem Inception demonstruje, że sztuczna inteligencja potrafi rozwiązywać skomplikowane problemy, z jakimi tradycyjne metody sobie nie radzą. W miarę jak nowe teleskopy gromadzą więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, rola AI w astrofizyce będzie się rozwijać, pomagając nam lepiej poznawać wszechświat.

Zdolność AI do wyodrębniania sygnałów ciemnej materii z kosmicznego szumu stanowi ogromny postęp w astrofizyce. Ułatwia nam to lepsze zrozumienie ciemnej materii, jednego z najbardziej tajemniczych składników wszechświata.