Исследователи ищут скрытые нити тёмной материи между галактиками с помощью машинного обучения

0
52

Исследователи ищут скрытые нити тёмной материи между галактиками с помощью машинного обучения

Международная команда исследователей при помощи машинного обучения создала карту тёмной материи, показавшую ранее не открытые нитевидные структуры между галактиками. 

Тёмная материя занимает четверть массы Вселенной, но из-за отсутствия электромагнитного взаимодействия с другими объектами она не доступна прямому наблюдению и измерению. Нити из тёмной материи формируют космическую паутину. Паутина соединяет всё во Вселенной в космическую цепь. Путём гравитационного воздействия она определяет движение космических объектов. Исследователи хотят понять её природу, чтобы прогнозировать будущие события. Например, столкнутся ли в итоге галактики Млечный путь и Андромеда.  

Практическое изучение тёмной материи началось с проекта Dark Energy Survey (DES). Телескоп Виктора Бланко в Чили оснастили камерой Dark Energy Camera для наблюдением за космосом и проверки теории о существовании тёмной материи. К 2013 году камера начала работать, и уже в 2015 и в 2017 годах астрофизики создали первые подробные карты распределения космической паутины. 

До DES попытки составить карту тёмной материи проходили в рамках создания моделей Вселенной. Например, в 2014 году астрофизики из Кембриджа создали Illustris — видео-модель зарождения, эволюции и смерти Вселенной. При моделировании исследователи учитывали известные данные о тёмной матери.

В новом исследовании для создания карты учёные использовали машинное обучение, которое прогнозирует распределение тёмной материи на основе известных данных о распределении и движении галактик. 

Для обучения своей модели учёные использовали Illustris, выделив похожие на Млечный путь галактики и перенеся в модель информацию об их движении и расположении. В итоге исследователи определили ключевые свойства галактик, необходимых для предсказания поведения тёмной материи. Например, радиальная скорость галактик.   

Далее учёные применили разработанную модель к реальным данным из каталога движения галактик Cosmicflow-3, содержащем информацию о 18 тысячах галактиках в окрестностях Млечного пути (200 мегапарсек). 

Обученная исследователями модель воспроизвела уже известные структуры Вселенной и показала прежде неизвестные нити тёмной материи, связывающие галактики. Подтверждение существования смоделированных структур требует дополнительных исследований. 

Совпадение созданной модели с подтверждённым данными указывает на то, что она подходит для поиска и прогноза поведения тёмной материи. Исследователи планируют сопоставить созданную карту с данными о выбросах энергии во Вселенной и добавить данные о мелких галактиках, полученные с орбитального телескопа «Джеймс Уэбб».