Наблюдения, моделирование и искусственный интеллект помогают понять Вселенную

Наблюдения, моделирование и искусственный интеллект помогают понять Вселенную

Японские астрономы разработали новый метод, основанный на искусственном интеллекте, который позволяет устранить «шум», встречающийся в астрономических данных по причине того, что галактики имеют разные формы. После обширного «натренировывания» и проверки на крупных искусственных наборах данных, созданных при помощи моделирования на суперкомпьютере, ученые затем применили этот новый инструмент к реальным данным, собранным при помощи телескопа «Субару», и нашли, что распределение массы, полученное с использованием нового метода, хорошо согласуется с распространенными современными моделями Вселенной. Таким образом, в работе представлен новый мощный инструмент для анализа «больших данных» и планируемых новых обзоров неба.

Обзоры неба, поле наблюдения которых охватывает большие площади на небе, могут быть использованы для изучения крупномасштабной Вселенной с применением метода гравитационного линзирования. В случае гравитационного линзирования гравитация объекта, лежащего на переднем плане, например, такого как скопление галактик, может искажать объект, лежащий на заднем плане, такой как более далекая галактика. Крупномасштабная структура Вселенной, состоящая в основном из «темной материи», также может искажать формы далеких галактик, однако ожидаемое влияние линзирования является очень тонким. Для создания карты распределения темной материи, лежащей на переднем плане, требуется усреднение по большому числу галактик в границах зоны.

Но этот метод, основанный на анализе большого числа снимков галактик, сталкивается с проблемой – некоторые галактики имеют весьма необычную истинную форму. В результате становится трудно отличить галактику с истинно искаженной формой от галактики, форма которой искажена в результате линзирования. Эта погрешность называется «шумом, связанным с формой» (shape noise), и она является одним из лимитирующих факторов для исследований крупномасштабной структуры Вселенной.

С целью компенсации шума, связанного с формой галактик, команда японских астрономов использовала ATERUI II, самый мощный в мире астрономический суперкомпьютер, для генерации 25 000 искусственных каталогов галактик на основе реальных данных, собранных при помощи космического телескопа «Субару». Затем к этим «идеальным» данным был добавлен реалистичный «шум», и перед искусственным интеллектом (ИИ) была поставлена задача статистически восстановить из полученного искусственного набора данные, относящиеся к темной материи.

После «тренировки» ИИ смог восстановить прежде недоступные тонкие подробности в наблюдательных данных, и это открывает новые перспективы более глубокого понимания космической темной материи. Затем, используя этот алгоритм ИИ на реальных данных, команда нашла, что распределение массы, лежащей на переднем плане, согласуется со стандартной космологической моделью.

Самые свежие новости медицины в нашей группе на Одноклассниках

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>