Ученые Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) разработали новый подход к поиску темной материи и изучению ее свойств. Это они хотят поручить нейросети, которая будет анализировать снимки из космоса и выделять точки, где находится наиболее релевантная для исследований информация.
Принцип работы алгоритма схож с тем, который использует Facebook и другие социальные сети для распознавания лиц на фотографиях. В основе технологии лежат искусственный интеллект и компьютерное зрение.
Исследователи научили нейросеть в огромном объеме данных находить и выделять ту информацию, которая может указывать на наличие темной материи. Делать это она будет, опираясь на ряд признаков.
Один из них — искривление потоков света, который испускают другие звезды и галактики. В результате они выглядят слегка размытыми и похожими на изображения удаленных объектов в жаркий день, когда свет проходит через слои воздуха при разных температурах. Эффект, который в науке называется «слабое гравитационное линзирование», как раз и возникает из-за воздействия сгустков темной энергии.
На базе этих искажениях астрофизики создают карты распределения темной материи и сравнивают их с прогнозами, основанных на теоретических расчетах. Это помогает им понять, какая космологическая модель лучше объясняет результат и соответствует полученным данным.
Изначально информацию из карт темной материи извлекали, применяя метод статистического анализа, который описывает, как разные части взаимосвязаны друг с другом. Однако он не всегда показывает точные данные и позволяет заметить сложные закономерности.
Первые результаты работы искусственного интеллекта оказались довольно многообещающими: точность обработки выросла на 30% по сравнению с традиционными методами. Исходной информации во время пробного запуска тоже было получено больше.
Темная материя до сих пор остается наименее изученным и наиболее загадочным космическим веществом. При этом она занимает чуть ли не 95% Вселенной.
Есть масса свидетельств о том, что материя, невидимая человеческому глазу, которая окутывает планеты и галактики, действительно существует. Например, сила гравитации. Но что она собой представляет — по-прежнему один из фундаментальных вопросов современной физики.
Ответ на него помог бы приблизиться к лучшему пониманию Вселенной и ее устройства. В частности, проблемы скрытой массы — аномально высокой скорости вращения внешних областей галактик.
Темная материя не испускает электромагнитного излучения, поэтому невозможно разглядеть даже в самый мощный телескоп. Нейросеть позволит найти пусть не прямые, но косвенные признаки наличия этого загадочного вещества и лучше понять его природу. В этом главное значение разработки.
К тому же предполагается, что как минимум вдвое сократятся время и стоимость исследований.
Авторы проекта — ученые двух факультетов Швейцарской высшей технической школы, физики и информатики, расположенной в Цюрихе.
«Мы впервые применили инструменты машинного обучения в таком контексте, и обнаружили, что глубокие нейронные сети позволяют нам получать больше информации из данных, чем предшествующие методы. Мы полагаем, что у нашего метода большое будущее в космологии».
Янис Флури, ведущий автор исследования
Обученную нейросеть уже попробовали в деле и использовали для анализа реальных карт темной материи из набора данных KiDS-450, где находится примерно 15 миллионов удаленных галактик.
Следующий шаг — добавить в нейросеть больше космологических параметров и применить ее для изучения более крупного набора изображений, например, обзора темной энергии.