Potrebbe essere la stessa tecnologia a cui siamo abituati sbloccare gli smartphone delle persone aiuta anche a svelare i segreti dell'universo? Può sembrare improbabile, ma è esattamente ciò a cui stanno lavorando i ricercatori dell’università svizzera ETH di Zurigo.
Contenuti
- La materia oscura è importante
- Una debole lente gravitazionale in soccorso
- Estrazione dei parametri cosmologici
- Un'A.I. cosmologica
Utilizzando una variazione del tipo di rete neurale dell’intelligenza artificiale dietro l’odierno riconoscimento facciale tecnologia, hanno sviluppato una nuova A.I. strumenti che potrebbero rivelarsi un punto di svolta nella scoperta dei cosiddetti “materia oscura.” I fisici ritengono che la comprensione di questa misteriosa sostanza sia necessaria per spiegare domande fondamentali sulla struttura sottostante dell'universo.
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“L’algoritmo che [usiamo] è molto vicino a quello comunemente usato nel riconoscimento facciale”, Janis Fluri, un dottorato di ricerca. studente che lavora in un laboratorio dell'ETH di Zurigo focalizzato sull'applicazione delle reti neurali a problemi cosmologici, ha detto a Digital Trends. “La bellezza dell’A.I. è che può imparare praticamente da qualsiasi dato. Nel riconoscimento facciale impara a riconoscere occhi, bocche e nasi, mentre noi cerchiamo strutture che ci diano indizi sulla materia oscura. Questo riconoscimento del modello è essenzialmente il nucleo dell'algoritmo. Alla fine, lo abbiamo adattato solo per dedurre i parametri cosmologici sottostanti”.
La materia oscura è importante
Ma cosa cercano esattamente i ricercatori? Al momento, non è del tutto noto. Ma come ha affermato in modo memorabile il giudice della Corte Suprema degli Stati Uniti Potter Stewart riguardo all’oscenità: “Lo so quando lo vedo”. O meglio non lo faremo, perché non può essere visto. Ma gli scienziati lo sapranno una volta che lo avranno trovato. Benvenuti nello strano mondo della materia oscura.
L’esistenza della materia oscura in qualche forma è stata ipotizzata da oltre un secolo. Si ritiene che costituisca circa il 27% dell'universo, superando la materia visibile in un rapporto di circa sei a uno. Tutto nell'universo che possiamo rilevare: tutta la materia atomica che costituisce le galassie, le stelle, i pianeti, la vita sulla Terra, il dispositivo su cui stai leggendo questo articolo è solo una piccolissima frazione di tutta la materia esiste. La stragrande maggioranza di essi non può essere monitorata direttamente. È invisibile e in grado di passare direttamente attraverso la normale materia visibile.
Invece, la sua esistenza si basa sulle nostre osservazioni sul modo in cui funziona l’universo; come un coinquilino che non vedi mai ma che sei sicuro esista perché la sua metà delle bollette viene pagata e qualcuno occasionalmente usa la doccia quando lo desideri. Solo che in questo caso è perché gli scienziati hanno scoperto che la velocità con cui ruotano le galassie lo è sufficientemente veloci da non poter essere tenuti insieme semplicemente dalla gravità generata dall'osservabile questione. Si teorizza quindi che la materia oscura sia l’ingrediente segreto che dà a queste galassie la massa extra di cui hanno bisogno per non dilaniarsi come un sacchetto di carta suicida. È ciò che spinge la materia normale sotto forma di polvere e gas a raccogliersi e assemblarsi in stelle e galassie.
Una debole lente gravitazionale in soccorso
Cercare qualcosa che non può essere guardato sembra difficile. È. Ma esiste un modo in cui gli scienziati sono in grado di individuare dove pensano che sia più probabile che si trovi la materia oscura. Lo fanno osservando i modi sottili in cui la luce che la gravità dei grandi ammassi di galassie piega e distorce la luce proveniente dalle galassie più distanti. Questo è chiamato lente gravitazionale debole.
L'osservazione delle aree attorno a massicci ammassi di galassie consente agli astronomi di identificare le galassie di fondo che appaiono deformate. Attraverso l'ingegneria inversa queste distorsioni possono quindi isolare dove credono si possano trovare le concentrazioni più dense di materia, sia visibile che invisibile. Pensatelo come l'effetto miraggio che fa sì che le immagini lontane siano sfocate e scintillanti in una giornata calda, solo molto più lontane.
“In precedenza si studiavano le mappe di massa con lente debole selezionando manualmente le caratteristiche rilevanti”, ha spiegato Janis Fluri. “Si tratta di un compito molto complicato e non ci sono garanzie che le funzionalità selezionate contengano tutte le informazioni rilevanti. Risolviamo questo problema con l'A.I. approccio. Le reti neurali convoluzionali utilizzate nel nostro lavoro eccellono nel riconoscimento dei modelli”.
Una rete neurale convoluzionale è un tipo di intelligenza artificiale ispirata al cervello che viene spesso utilizzata per attività di classificazione delle immagini. Sebbene i suoi neuroni abbiano ancora i pesi e i pregiudizi apprendibili delle reti neurali convenzionali (cioè le cose che gli permettono di learn), il suo presupposto esplicito che si tratti di immagini come input consente ai suoi creatori di ridurre il numero di parametri nel file rete. Questo lo rende più efficiente.
“Questa è stata la prima applicazione dell’A.I. per dati cosmologici reali, compresi tutti gli aspetti pratici che ne derivano”.
"In parole povere, [funziona fornendo alle reti] una grande quantità di dati, creano automaticamente una serie di filtri complessi per estrarre le informazioni rilevanti dalle mappe," Dott. Tomasz Kacprzak, uno degli altri coautori del progetto, ha detto a Digital Trends. "Quindi cerca di combinare questi filtri in modo ottimale per fornire una risposta quanto più precisa possibile."
Estrazione dei parametri cosmologici
I ricercatori hanno addestrato la loro rete neurale alimentandola con dati generati dal computer che simulano l’universo. Ciò ha permesso di analizzare ripetutamente le mappe della materia oscura in modo da poter estrarre “parametri cosmologici” da immagini reali del cielo notturno. I risultati hanno mostrato miglioramenti del 30% rispetto ai metodi tradizionali, basati sull’analisi statistica effettuata dall’uomo.
“L’A.I. L’algoritmo ha bisogno di molti dati da apprendere nella fase di addestramento”, ha continuato Fluri. “È molto importante che questi dati di addestramento, nel nostro caso le simulazioni, siano quanto più accurati possibile. Altrimenti, apprenderà funzionalità che non sono presenti nei dati reali. Per fare ciò, abbiamo dovuto generare molte simulazioni ampie e accurate, il che è stato molto impegnativo. Successivamente, abbiamo dovuto modificare l'algoritmo per ottenere le massime prestazioni. Ciò è stato fatto testando più architetture di rete per ottimizzare le prestazioni”.
Hanno poi utilizzato la loro rete neurale completamente addestrata per analizzare le reali mappe della materia oscura. Questi provenivano dal cosiddetto Set di dati KiDS-450, realizzato utilizzando il VLT Survey Telescope (VST) in Cile. Il set di dati copre un’area totale di circa 2.200 volte la dimensione della luna piena. Contiene registrazioni di circa 15 milioni di galassie.
A causa di questa quantità di dati straordinariamente grande, i ricercatori avevano bisogno di un supercomputer per mettere in azione la loro intelligenza artificiale. Alla fine hanno gestito la loro A.I. su un computer presso il Centro nazionale svizzero di supercalcolo di Lugano, una città nel sud della Svizzera al confine con l'Italia. I supercomputer del CSCS sono a disposizione di tutte le università e gli istituti di ricerca svizzeri. Le sue macchine sono così potenti che, per evitare che si surriscaldino, acqua del vicino Lago di Lugano viene pompato per il raffreddamento ad una velocità di 460 litri al secondo.
Un'A.I. cosmologica
“Questa è stata la prima applicazione dell’A.I. per dati cosmologici reali, compresi tutti gli aspetti pratici che ne derivano”, ha affermato Fluri. “Potremmo dimostrare che il nostro metodo produce risultati coerenti su un set di dati relativamente piccolo. Speriamo di utilizzare lo stesso metodo su osservazioni più ampie, ma anche di misurare più parametri cosmologici per sondare altri aspetti della fisica cosmologica. Infine, speriamo di apprendere nuove informazioni sul settore oscuro dell’universo”.
Secondo Fluri, il team è ora andato oltre il set di dati KiDS-450, “poiché ora ci sono set di dati più nuovi e migliori”. Uno in particolare è il Sondaggio sull'energia oscura, un'indagine su vasta scala nel visibile e nel vicino infrarosso condotta da istituti di ricerca e università di Stati Uniti, Brasile, Regno Unito, Germania, Spagna e Svizzera.
"Prima di poter analizzare nuovi set di dati, tuttavia, dobbiamo adattare il metodo in modo che possa gestire l'aumento del volume di dati", ha affermato Fluri. “Attualmente stiamo sperimentando alcuni metodi per raggiungere questo obiettivo. Successivamente discuteremo del prossimo set di dati che vogliamo analizzare. Non posso ancora darvi una tempistica, poiché dipende dal set di dati scelto e dai requisiti delle simulazioni.”
Un documento che descriveva il lavoro era recentemente pubblicato sulla rivista Physical Review D.
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