Астроном Дэвид Харви из Лаборатории астрофизики EPFL разработал алгоритм глубокого обучения, способный анализировать и интерпретировать сложные астрофизические сигналы, сообщает Phys.org. Разработка обещает повысить точность исследований темной материи.
Темная материя — это невидимое вещество, которое, как считается, связывает Вселенную воедино. Она составляет примерно 85% всей материи и 27% всего содержимого Вселенной. Поскольку ее невозможно наблюдать напрямую, ученые изучают гравитационное воздействие темной материи на галактики и другие космические объекты. Несмотря на многолетние исследования, истинная природа темной материи остается одной из главных загадок науки.
Согласно ведущей теории, темная материя состоит из частиц, которые почти не взаимодействуют ни с чем, кроме гравитации. Но некоторые ученые полагают, что эти частицы иногда могут сталкиваться друг с другом. Такое явление называют самовзаимодействием. Ученые стремятся обнаружить эти столкновения.
Но вот в чем проблема: сложно отличить слабые признаки того, что частицы темной материи взаимодействуют друг с другом, от других космических явлений. Например, сверхмассивные черные дыры в центрах галактик (активные галактические ядра) тоже могут влиять на движение материи, и это очень похоже на то, как действует темная материя.
Новый метод, основанный на искусственном интеллекте, помогает различить эффекты самовзаимодействия темной материи и влияния активных ядер галактик. Это происходит путем анализа изображений скоплений галактик.
Харви обучил сверточную нейронную сеть (CNN) на данных проекта BAHAMAS-SIDM, моделирующего различные сценарии взаимодействия темной материи и активных галактических ядер. Этот тип искусственного интеллекта, специализирующийся на анализе изображений, научился различать сигналы, связанные с самовзаимодействием темной материи и влиянием активных ядер галактик.
ИИ-модель ученых, Inception, продемонстрировала впечатляющую точность 80% в идеальных условиях. Она успешно определила, подвергались ли скопления галактик влиянию самовзаимодействия темной материи или обратной связи активных ядер галактик. Даже при введении реалистичного шума, имитирующего данные будущих телескопов, таких как Euclid, модель сохранила эффективность.
Это означает, что модель Inception и, шире, искусственный интеллект могут стать инструментами для анализа огромных объемов космических данных. Новые телескопы собирают беспрецедентное количество информации, и новый метод поможет ученым быстро и точно «просеивать» ее. Возможно, так удастся раскрыть истинную природу темной материи.
Ранее мы рассказывали, как сверхточные атомные часы помогут в поисках темной материи.