Znanstvenici su naučili umjetnu inteligenciju da predviđa raspodjelu tamne tvari.
Tim astrofizičara iz Sjedinjenih Država i Južne Koreje upotrijebio je umjetnu inteligenciju za stvaranje nove karte raspodjele tamne materije. Neuronska mreža otkrila je tajanstvene strukture slične nitima koje povezuju galaksije poput paukove mreže.
Općenito je prihvaćena teorija da tamna tvar čini 80 posto sve tvari u svemiru. Ljudskom je oku nevidljiva, a čak i uz pomoć postojeće opreme još ju nije bilo moguće dokumentirati.
Neki teoretiziraju da se ona može sastojati od neutralnih čestica koje možda neće komunicirati ni sa čim na elektromagnetskom spektru, kao na primjer svjetlosti, zbog čega je ne vidimo.
Međutim, vjeruje se da je tamna tvar ta koja čini kostur velike strukture koja se naziva kozmička mreža. Kozmička mreža je ono što diktira kretanje materije u svemiru, a razumijevanje raspodjele tamne tvari možda je ključni dio za rješavanje bezbrojnih kozmičkih misterija.
U svojim istraživanjima astrofizičari su zauzeli novi pristup koristeći strojno učenje. Obučili su neuronsku mrežu da izgradi model na temelju dostupnih podataka o raspodjeli i kretanju galaksija.
Zahvaljujući tome, umjetna inteligencija naučila je predvidjeti raspodjelu tamne tvari. Učiniti to s nečim nedokazanim i nevidljivim je teško i možemo to smatrati spekulativnim. Ipak, zanimljivo je vidjeti i steći bolju ideju o raspodjeli tamne materije na kozmičkoj karti.
Da bi trenirali neuronsku mrežu, znanstvenici su koristili veliki set simulacija galaksija nazvan Illustris-TNG. Štoviše, posebno su odabrane simulirane galaksije, usporedive po svojim karakteristikama s našim Mliječnim putem.
To je pomoglo točno odrediti koja su galaktička svojstva potrebna za predviđanje raspodjele tamne tvari.
Uz pomoć podataka o kretanju galaksija i njihovoj raspodjeli u svemiru, neuronska mreža uspjela je poboljšati kvalitetu i otkriti dodatne detalje na karti tamne tvari.
Zatim su istraživači primijenili svoj model na stvarne podatke iz Cosmicflow-3 kataloga galaksija. Kao rezultat toga, i poznate vidljive strukture u lokalnom svemiru i prethodno nepoznate strukture bile su dosljedno prikazane na karti.
https://kozmos.hr/tamna-tvar-uzrok-neobicnog-sjaja-mlijecne-staze/
Umjetna inteligencija posebno je na karti prikazala relativno male strukture nalik nitima koje povezuju galaksije. Autori rada su te strukture nazivali mostovima između galaksija. Oni, naravno, sada trebaju daljnje proučavanje.
Proučavanje i razumijevanje tamne materije neophodno je za razumijevanje prošlosti i budućnosti svemira. Diktira kretanje galaksija i bilo kojih predmeta u svemiru. Stoga bi nam, na primjer, poznavanje raspodjele tamne materije na točnoj mapi, dalo jasan pogled u budućnost svemira i gdje će se naša Mliječna staza nalaziti milijardama godina od sada.
Na žalost, niti jedna trenutna tehnologija nije omogućila uočavanje / pronalazak tamne materije, što nam preostaje glavni zadatak. Postoje znanstvenici koji još uvijek sumnjaju u postojanje tamne materije, jer prkosi određenim pisanim zakonima. Ipak, postoje svi potrebni dokazi, osim njihovog jasnog otkrivanja. Možda će nova generacija svemirskih zvjezdarnica konačno riješiti ovu misteriju u nadolazećim godinama.
Pridružite se raspravi u našoj Telegram grupi. KOZMOS Telegram-t.me/kozmoshr
Izvori:
• Futurity. (2021, May 27). Dark matter map shows hidden ‘bridges’ connect galaxies. Futurity.
• Hong, S. E., Jeong, D., Hwang, H. S., & Kim, J. (2021, March 18). Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning. arXiv.org.
• Pappas, S. (2021, May 28). Dark matter map reveals new filaments connecting galaxies. LiveScience.
• Stephanie Pappas, L. S. (n.d.). New Dark Matter Map Shows The Bridges Between The Milky Way And Nearby Galaxies. ScienceAlert.
