Astrofizycy wykorzystują SI do precyzyjnego obliczania warunków Wszechświata.
WarsawAstrofizycy opracowali nowe podejście do wykorzystania sztucznej inteligencji w celu precyzyjnego pomiaru kluczowych czynników definiujących wszechświat. Praca, przeprowadzona przez Instytut Flatiron i jego partnerów, wykorzystuje AI do odkrywania ukrytych informacji na temat rozmieszczenia galaktyk. Ta nowa metoda zapewnia znacznie dokładniejsze pomiary tych czynników niż wcześniejsze metody.
Sześć głównych parametrów kosmologicznych opisuje podstawowe cechy wszechświata, takie jak:
- Ilość materii zwykłej
- Ilość ciemnej materii
- Ilość ciemnej energii
- Warunki po Wielkim Wybuchu, w tym nieprzezroczystość nowo narodzonego wszechświata
- Rozkład masy we wszechświecie, czy jest rozproszona, czy skupiona w dużych grudkach
Kosmolodzy zazwyczaj badają rozkład galaktyk w dużej skali, aby szacować istotne parametry kosmiczne. Jednak nowe odkrycia pokazują, że szczegóły w mniejszej skali również mogą dostarczyć wartościowych informacji o tych parametrach. Aby zbadać te dane, badacze z Instytutu Flatiron i Uniwersytetu Princeton opracowali metodę o nazwie Simulation-Based Inference of Galaxies (SimBIG). Wykorzystali model AI trenowany na symulowanych wszechświatach, aby zrozumieć powiązania między skupiskami galaktyk w małej skali a parametrami kosmologicznymi.
SimBIG ma znaczącą przewagę, ponieważ potrzebuje znacznie mniej symulowanych wszechświatów niż starsze metody. Zaledwie 2,000 symulacji z zestawu Quijote pozwoliło modelowi AI osiągnąć wysoką precyzję. Dzięki temu oszczędza się dużo czasu i mocy obliczeniowej. Model został udoskonalony poprzez dopasowanie symulowanych danych do realnych danych z przeglądów galaktyk, uwzględniając wady atmosfery i teleskopów.
Model sztucznej inteligencji był testowany na rzeczywistych danych galaktycznych z Baryon Oscillation Spectroscopic Survey, analizując 109 636 galaktyk. Wyniki wykazały wysoką dokładność, porównywalną z tradycyjnymi metodami, które wykorzystują czterokrotnie więcej galaktyk. Jest to istotne, ponieważ liczba galaktyk we wszechświecie jest ograniczona, dlatego kluczowe jest uzyskanie jak największej ilości informacji z dostępnych danych.
Oczekuje się, że zwiększona precyzja pozwoli nam lepiej zrozumieć zjawiska kosmiczne, takie jak ciemna materia i ciemna energia. Może również pomóc rozwiązać problem związany ze stałą Hubble'a, gdzie różne metody pomiaru dają odmienne wyniki. Dzięki nadchodzącym przeglądom astronomicznym, połączenie ich danych z metodą SimBIG może rozwiązać ten problem oraz ujawnić nowe szczegóły dotyczące ekspansji wszechświata.
Eksperci z Centrum Astrofizyki Obliczeniowej i Centrum Matematyki Obliczeniowej Instytutu Flatiron, Uniwersytetu Princeton, Uniwersytetu Florydy, Uniwersytetu Waterloo oraz Uniwersytetu Genewskiego współpracują nad tym badaniem. Jest to wspólna inicjatywa wielu instytucji mająca na celu rozwijanie badań w dziedzinie kosmologii.
Badanie jest publikowane tutaj:
http://dx.doi.org/10.1038/s41550-024-02344-2i jego oficjalne cytowanie - w tym autorzy i czasopismo - to
ChangHoon Hahn, Pablo Lemos, Liam Parker, Bruno Régaldo-Saint Blancard, Michael Eickenberg, Shirley Ho, Jiamin Hou, Elena Massara, Chirag Modi, Azadeh Moradinezhad Dizgah, David Spergel. Cosmological constraints from non-Gaussian and nonlinear galaxy clustering using the SimBIG inference framework. Nature Astronomy, 2024; DOI: 10.1038/s41550-024-02344-2Udostępnij ten artykuł