Odgovor na ovu dugogodišnju zagonetku moglo bi pružiti strojno učenje.
Kada su aktivne, supermasivne crne rupe igraju ključnu ulogu u načinu na koji se galaksije razvijaju. Do sada se smatralo da rast potiče nasilni sudar dviju galaksija, nakon čega slijedi njihovo spajanje; međutim, novo istraživanje koje predvodi Sveučilište u Bathu sugerira da samo spajanje galaksija nije dovoljno za poticanje rasta crne rupe – potrebna je i rezervoar hladnog plina u centru matične galaksije.
Nova studija, objavljena u časopisu Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vjeruje se da je prva koja koristi strojno učenje za klasifikaciju spajanja galaksija s ciljem istraživanja odnosa između spajanja galaksija, akrecije supermasivnih crnih rupa i formiranja zvijezda. Do sada su spajanja klasificirana (često netočno) samo ljudskim promatranjem.
“Kada ljudi traže spajanja galaksija, ne znaju uvijek što gledaju i koriste mnogo intuicije da bi odlučili je li došlo do spajanja,” rekla je Mathilda Avirett-Mackenzie, doktorandica na Odjelu za fiziku na Sveučilištu u Bathu i prva autorica istraživačkog rada.
Istraživanje je rezultat suradnje unutar BiD4BEST (Big Data Applications for Black Hole Evolution Studies), inicijative koja zagovara inovativan pristup obrazovanju na doktorskoj razini, fokusiran na formiranje i evoluciju supermasivnih crnih rupa. “Primjenom strojnog učenja na klasifikaciju spajanja galaksija, omogućeno nam je točnije i objektivnije razumijevanje dinamike galaksija,” objasnila je Mathilda Avirett-Mackenzie, ističući kako ova tehnologija pruža precizniji uvid u procese koji se odvijaju unutar galaksija.
O crnim rupama i plinu
Supermasivne crne rupe, koje dominiraju središtima svih masivnih galaksija, kao što je naš Mliječni put – koji s oko 200 milijardi zvijezda predstavlja tek srednje veliku galaksiju – imaju masu milijuna, pa čak i milijardi puta veću od mase Sunca. Većinom pasivne, te crne rupe provode svoj život mirno, s minimalnim utjecajem na svoje galaksije domaćine. Međutim, tijekom relativno kratkih razdoblja svoje aktivnosti, koja mogu trajati milijune do stotine milijuna godina, privlače velike količine plina. Ovi događaji akrecije stvaraju svijetle diskove sposobne nadmašiti sjaj cijelih galaksija.
“Ove epizode aktivnosti ključne su za razumijevanje evolucije galaksija, jer procesi akrecije izravno utječu na formiranje zvijezda unutar galaksija,” ističe Avirett-Mackenzie. “Stoga je ključno utvrditi što inicira ove faze aktivnosti i kako one utječu na ciklus života galaksija.”
Unatoč desetljećima teorija koje sugeriraju da spajanja galaksija potiču rast crnih rupa, nedostatak pouzdanih metoda za identifikaciju tih spajanja predstavljao je značajan izazov. Tradicionalne metode, poput vizualne inspekcije, kojima su se služili stručnjaci i javnost, često su bile subjektivne i podložne pogreškama, rezultirajući kontradiktornim nalazima.
Neuronske mreže inspirirane ljudskim mozgom
U nastojanju da prevlada ove prepreke, tim predvođen Sveučilištem u Bathu usmjerio se na primjenu umjetne inteligencije, točnije neuronskih mreža inspiriranih ljudskim mozgom, za klasifikaciju spajanja galaksija. Ovaj pristup omogućio je identifikaciju spajanja bez ljudskih pristranosti, omogućavajući istovremeno dublje razumijevanje veze između spajanja galaksija i rasta crnih rupa. Rezultati su pokazali da neuronska mreža preciznije identificira spajanja u odnosu na ljudske klasifikatore, koji često pogrešno klasificiraju redovne galaksije kao rezultat spajanja.
Primjenom ove metodologije, istraživači su otkrili da spajanja galaksija sama po sebi nisu dovoljna za poticanje rasta crnih rupa. Umjesto toga, rast crnih rupa usko je povezan s prisutnošću hladnog plina unutar zvijezdano-formirajućih galaksija. “Za proces formiranja zvijezda ključni su oblaci hladnog plina koji mogu kolabirati u zvijezde. Aktivnost supermasivnih crnih rupa zagrijava ovaj plin, sprečavajući njegov kolaps ili ga čak izbacuje iz galaksije,” objašnjava Avirett-Mackenzie.
Zanimljivo je da se proces formiranja zvijezda može promatrati u stvarnom vremenu u Orionovoj maglici, velikoj regiji formiranja zvijezda u našoj galaksiji, koja predstavlja najbliži takav objekt Zemlji. Ovdje se mogu vidjeti zvijezde koje su nedavno formirane, kao i one koje su još uvijek u procesu formiranja.
Dr. Carolin Villforth, viša predavačica na Odjelu za fiziku na Sveučilištu u Bathu i mentorica Avirett-Mackenzie, istaknula je značajne prednosti koje strojno učenje donosi u proučavanju galaksija: “Tradicionalne metode, oslanjajući se na vizualnu klasifikaciju, ograničavale su nas na analizu samo nekoliko stotina galaksija. Strojno učenje otvara vrata analizi tisuća galaksija odjednom, pružajući dosljedne rezultate preko velikih uzoraka i omogućavajući istodobnu analizu mnogobrojnih karakteristika crnih rupa.
Pozdrav svima! Hvala što čitate Kozmos.hr! Ja sam Ivan i dugi niz godina pišem o svermiu, astronomiji, znanosti, povijesti i arheologiji, a imao sam priliku sudjelovati i u dokumentarcima Science Discovery-ja te History Channel-a.
