Znanost

Nova era u svemirskom istraživanju: Umjetna Inteligencija poboljšava procjenu mase klastera galaksija

Spiralna galaksija NGC 1433. Izvor: NASA, ESA, CSA, and J. Lee (NOIRLab). Procesiranje slike: A. Pagan (STScI)

AI otključava jednostavno rješenje za poboljšanu procjenu mase

17. Ožujka 2023. godine, astrofizičari s Instituta za napredna istraživanja, Flatiron Instituta i drugih uglednih institucija izvijestili su o inovativnoj upotrebi umjetne inteligencije (AI) za točnije procjene mase skupina galaksija. Dodavanjem samo jednog člana u postojeću jednadžbu, umjetna inteligencija je stvorila precizniji način procjene mase, omogućujući znanstvenicima da bolje izračunaju temeljna svojstva svemira.

Suradnički napor u astrofizici

Istraživanje je predvodio Digvijay Wadekar na Institutu za napredna istraživanja, a istraživački tim uključivao je stručnjake iz Centra za računalnu astrofiziku (CCA) Flatiron Instituta, Sveučilišta Princeton, Sveučilišta Cornell i Centra za astrofiziku | Harvard & Smithsonian.

Skupine galaksija: građevni blokovi svemira

Skupine galaksija, koje sadrže stotine do tisuće galaksija i drugih kozmičkih komponenti, najmasivniji su objekti u svemiru. Točna mjerenja njihove mase ključna su za razumijevanje podrijetla svemira i njegove stalne evolucije.

Izazov mjerenja mase skupina galaksija

Mjerenje mase skupina galaksija otežano je zbog njihove ogromne veličine i prisutnosti nevidljive tamne tvari. Astrofizičari obično procjenjuju masu koristeći neizravne metode, kao što je promatranje interakcija između tvari i svjetlosti.

Umjetna inteligencija i simbolička regresija

Istraživački tim se okrenuo AI-u i simboličkoj regresiji kako bi pronašao bolji pristup procjeni mase. AI program, kojeg je dizajnirao istraživački suradnik CCA-ja Miles Cranmer, analizirao je simulaciju svemira na najvišoj razini tehnologije i identificirao varijable koje bi mogle poboljšati procjene mase.

Jednostavna jednadžba, značajan utjecaj

Jednadžba generirana pomoću AI-a uključivala je jedan novi član, što je rezultiralo točnijim predviđanjima mase. Uzimajući u obzir koncentraciju plina u složenim područjima skupina galaksija, jednadžba je poboljšala procjene mase, smanjujući varijabilnost procjena za 20 do 30 posto za velike skupine u usporedbi s trenutnim metodama.

Obećavajuća budućnost AI-a u astrofizici

Ovo otkriće ima dalekosežne implikacije za nadolazeća istraživanja skupina galaksija i pokazuje potencijal za korištenje simboličke regresije i AI-a u rješavanju širokog spektra astrofizičkih pitanja, od egzoplaneta do najvećih objekata u svemiru. U prošlosti sam pisao o tome koliko AI sustavi mogu pomoći znanstvenicima u različitim područjima rada. Neki primjeri mogu se pronaći ovdje i ovdje.

Pridružite se raspravi u našoj Telegram grupi. KOZMOS Telegram –t.me/kozmoshr


Ivan Petričević

O autoru

Ivan je novinar i autor koji piše o znanosti, svemiru i povijesti. Gostuje kao stručni sugovornik na Science Discovery i History Channelu te piše za Večernji list. Osnivač je Kozmos.hr, prvog hrvatskog portala posvećenog popularizaciji znanosti.

Teme
  • svemir
  • Umjetna Inteligencija

Neovisno novinarstvo

Podrži Kozmos bez oglasa

Članstvo pomaže financirati neovisne priče o znanosti, svemiru i tehnologiji.

Podrži Kozmos

Kozmos bez oglasa

Podrži neovisne priče o svemiru, znanosti i tehnologiji.

Članstvo pomaže održati Kozmos.hr i može uključivati dodatne sadržaje na Buy Me a Coffee, dok članci na Kozmos.hr-u ostaju javno dostupni.

Postani član Bez oglasa. Više znanosti. Više Kozmosa.hr.