Стандартная модель Вселенной основана всего на шести числах. Используя новый подход, основанный на искусственном интеллекте, исследователи из Института Флэтайрона и их коллеги извлекли информацию, скрытую в распределении галактик, чтобы с невероятной точностью оценить значения пяти из этих так называемых космологических параметров.
Полученные результаты значительно улучшили результаты, полученные предыдущими методами. По сравнению с традиционными методами, использующими те же данные о галактиках, этот подход позволил снизить неопределенность параметра, описывающего плотность вещества Вселенной, менее чем наполовину. Метод, основанный на искусственном интеллекте, также хорошо согласуется с оценками космологических параметров, основанными на наблюдениях других явлений, таких как старейший источник света во Вселенной.
Исследователи представляют свой метод, основанный на моделировании галактик (или SimBIG), в серии недавних статей, включая новое исследование, опубликованное 21 августа в журнале Nature Astronomy.
Создание более жестких ограничений на параметры при использовании одних и тех же данных будет иметь решающее значение для изучения всего, от состава темной материи до природы темной энергии, приводящей Вселенную в движение, говорит соавтор исследования Ширли Хо, руководитель группы в Центре вычислительной астрофизики Института Флэтайрона (CCA) в Нью-Йорке. Город Йорк. По ее словам, это особенно актуально, поскольку в ближайшие несколько лет в Сети появятся новые исследования космоса.
"Каждое из этих исследований стоит от сотен миллионов до миллиардов долларов", - говорит Хо. "Основная причина, по которой эти исследования существуют, заключается в том, что мы хотим лучше понять эти космологические параметры. Так что, если взглянуть на это с практической точки зрения, стоимость каждого из этих параметров составляет десятки миллионов долларов. Вы хотите провести наилучший анализ, чтобы извлечь из этих исследований как можно больше знаний и расширить границы нашего понимания Вселенной".
Шесть космологических параметров описывают количество обычной материи, темной материи и темной энергии во Вселенной, а также условия, возникшие после Большого взрыва, такие как непрозрачность новорожденной Вселенной по мере ее охлаждения и то, распределена ли масса в космосе равномерно или в виде больших скоплений. Параметры "по сути, являются "настройками" Вселенной, которые определяют, как она функционирует в самых больших масштабах", - говорит Лиам Паркер, соавтор исследования и научный аналитик CCA.
Одним из наиболее важных способов расчета параметров для космологов является изучение кластеризации галактик во Вселенной. Ранее в этих исследованиях рассматривалось только крупномасштабное распределение галактик.
"Мы не смогли перейти к мелким масштабам", - говорит Чангхун Хан, младший научный сотрудник Принстонского университета и ведущий автор исследования. "Уже пару лет мы знаем, что там есть дополнительная информация, просто у нас не было хорошего способа ее извлечь".
Хан предложил способ использовать ИИ для извлечения этой маломасштабной информации. Его план состоял из двух этапов. Во-первых, он и его коллеги должны были обучить модель ИИ определять значения космологических параметров на основе внешнего вида моделируемых вселенных. Затем они показали бы свою модель реальных наблюдений за распределением галактик.
Хан, Хо, Паркер и их коллеги обучили свою модель, показав ей 2000 вселенных в форме коробки из разработанного CCA пакета моделирования Quijote, при этом каждая вселенная была создана с использованием различных значений космологических параметров. Исследователи даже сделали так, чтобы 2000 вселенных выглядели как данные, полученные в результате исследований галактик, включая дефекты атмосферы и данные самих телескопов, чтобы придать модели реалистичность.
"Это большое количество симуляций, но с этим количеством можно справиться", - говорит Хан. "Если бы у вас не было машинного обучения, вам понадобились бы сотни тысяч".
Используя результаты моделирования, модель со временем узнала, как значения космологических параметров коррелируют с мелкомасштабными различиями в группировке галактик, такими как расстояние между отдельными парами галактик. Симбиг также научился извлекать информацию из общей картины расположения галактик во Вселенной, рассматривая три или более галактик одновременно и анализируя формы, возникающие между ними, например, длинные вытянутые треугольники или приземистые равносторонние треугольники.
Подготовив модель, исследователи представили ей 109 636 реальных галактик, измеренных с помощью спектроскопии барионных колебаний. Как они и надеялись, модель использовала мелкие и крупномасштабные детали в данных, чтобы повысить точность оценок космологических параметров. Эти оценки были настолько точными, что были эквивалентны традиционному анализу с использованием примерно в четыре раза большего числа галактик.
Это важно, говорит Хо, потому что во Вселенной не так много галактик. Повышая точность при меньшем объеме данных, SimBIG может расширить границы возможного.
Хан говорит, что одним из интересных применений этой точности станет космологический кризис, известный как "напряженность Хаббла". Напряженность возникает из-за несовпадения оценок постоянной Хаббла, которая описывает, как быстро все во Вселенной расширяется.
Для вычисления постоянной Хаббла требуется оценить размер Вселенной с помощью "космических линейок". Оценки, основанные на расстоянии до взрывающихся звезд, называемых сверхновыми, в отдаленных галактиках, примерно на 10 процентов выше, чем те, которые основаны на интервале колебаний самого старого излучения Вселенной.
Новые опросы, которые появятся в Сети в ближайшие несколько лет, позволят узнать больше об истории Вселенной. По словам Хана, сопоставление данных этих исследований с данными SimBIG позволит лучше понять степень напряженности в наблюдениях Хаббла и то, можно ли устранить несоответствие или для этого требуется пересмотренная модель Вселенной. "Если мы очень точно измерим эти величины и сможем с уверенностью сказать, что существует напряженность, это может открыть новые физические возможности темной энергии и расширения Вселенной", - говорит он.
