Mohla by rovnaká technológia, na ktorú je zvyknutá odomknúť smartfóny ľudí tiež pomôcť odhaliť tajomstvá vesmíru? Môže to znieť nepravdepodobne, ale presne to sa snažia dosiahnuť výskumníci zo švajčiarskej univerzity zameranej na vedu a technológiu ETH Zurich.
Obsah
- Na temnej hmote záleží
- Slabá gravitačná šošovka na záchranu
- Extrahovanie kozmologických parametrov
- Kozmologický A.I.
Použitie variácie typu neurónovej siete umelej inteligencie, ktorá stojí za dnešným rozpoznávaním tváre technológiu, vyvinuli novú A.I. nástroje, ktoré by mohli zmeniť hru pri objavovaní tzv “temná hmota.“ Fyzici veria, že pochopenie tejto záhadnej látky je nevyhnutné na vysvetlenie základných otázok o základnej štruktúre vesmíru.
Odporúčané videá
„Algoritmus, ktorý používame, je veľmi blízky tomu, čo sa bežne používa pri rozpoznávaní tváre,“ Janis Fluri, PhD. študent, ktorý pracuje v laboratóriu ETH v Zurichu zameranom na aplikáciu neurónových sietí na kozmologické problémy, povedal pre Digital Trends. „Krása A.I. je, že sa dokáže učiť v podstate z akýchkoľvek údajov. Pri rozpoznávaní tváre sa učí rozpoznávať oči, ústa a nosy, zatiaľ čo my hľadáme štruktúry, ktoré nám napovedajú o temnej hmote. Toto rozpoznávanie vzorov je v podstate jadrom algoritmu. Nakoniec sme to prispôsobili iba na odvodenie základných kozmologických parametrov."
Na temnej hmote záleží
Ale čo presne je to, čo výskumníci hľadajú? Momentálne to nie je celkom známe. Ale ako sudca Najvyššieho súdu Spojených štátov Potter Stewart pamätne povedal o obscénnosti: „Poznám to, keď to vidím.“ Alebo skôr nebudeme – pretože to nie je vidieť. Vedci to však budú vedieť, keď to nájdu. Vitajte v podivnom svete temnej hmoty.
O existencii temnej hmoty v určitej forme sa predpokladalo už viac ako storočie. Predpokladá sa, že tvorí približne 27 % vesmíru, pričom prevažuje nad viditeľnou hmotou v pomere približne šesť ku jednej. Všetko vo vesmíre, čo dokážeme odhaliť – všetku atómovú hmotu, ktorá tvorí galaxie, hviezdy, planéty, život na Zemi, zariadenie, na ktorom čítate tento článok – je len nepatrný, nepatrný zlomok všetkej hmoty, existuje. Drvivú väčšinu z toho nemožno sledovať priamo. Je neviditeľný a schopný prejsť priamo cez bežnú viditeľnú hmotu.
Namiesto toho je jeho existencia založená na našich pozorovaniach o tom, ako vesmír funguje; ako spolubývajúceho, ktorého nikdy nevidíte, ale ste si istý, že existuje, pretože ich polovica účtov je zaplatená a niekto sa občas sprchuje, keď ju chcete. Iba v tomto prípade je to preto, že vedci zistili, že rýchlosť rotácie galaxií je rovnaká dostatočne rýchlo, aby ich nebolo možné držať pohromade jednoducho gravitáciou generovanou pozorovateľným záležitosť. Temná hmota je preto teoretizovaná ako tajné zložky, ktoré dávajú týmto galaxiám extra hmotnosť, ktorú potrebujú, aby sa neroztrhli ako samovražedné papierové vrecko. Je to to, čo poháňa normálnu hmotu vo forme prachu a plynu, aby sa zhromažďovala a spájala do hviezd a galaxií.
Slabá gravitačná šošovka na záchranu
Hľadať niečo, na čo sa nedá pozerať, znie ťažko. To je. Existuje však spôsob, akým sú vedci schopní presne určiť, kde sa podľa nich tmavá hmota nachádza s najväčšou pravdepodobnosťou. Robia to tak, že sa pozerajú na jemné spôsoby svetla, ktoré gravitácia veľkých kôp galaxií ohýba a skresľuje svetlo zo vzdialenejších galaxií. Toto sa nazýva slabá gravitačná šošovka.
Pozorovanie oblastí okolo masívnych zhlukov galaxií umožňuje astronómom identifikovať galaxie v pozadí, ktoré sa javia ako pokrivené. Reverzným inžinierstvom týchto deformácií môžu potom izolovať miesta, kde sa domnievajú, že možno nájsť najhustejšie koncentrácie hmoty, viditeľné aj neviditeľné. Predstavte si to ako fatamorgána, ktorá spôsobuje, že obrázky z diaľky sú v horúcom dni rozmazané a trblietavé – len oveľa ďalej.
„Predtým sa študovali mapy hmotnosti slabej šošovky manuálnym výberom príslušných funkcií,“ vysvetlil Janis Fluri. „Je to veľmi komplikovaná úloha a neexistujú žiadne záruky, že vybrané funkcie obsahujú všetky relevantné informácie. Tento problém riešime pomocou A.I. prístup. Konvolučné neurónové siete používané v našej práci vynikajú v rozpoznávaní vzorov.“
Konvolučná neurónová sieť je typ umelej inteligencie inšpirovanej mozgom, ktorá sa často používa na úlohy klasifikácie obrázkov. Zatiaľ čo jeho neuróny majú stále naučiteľné váhy a zaujatosti konvenčných neurónových sietí (t. j. vecí, ktoré im umožňujú Learn), jeho výslovný predpoklad, že sa zaoberá obrázkami ako vstupmi, umožňuje jeho tvorcom znížiť počet parametrov v siete. Vďaka tomu je efektívnejšia.
„Toto bola prvá aplikácia A.I. pre skutočné kozmologické údaje vrátane všetkých praktických aspektov, ktoré s tým súvisia.“
„Zhruba povedané, [funguje to tak, že poskytujeme sieťam] veľké množstvo údajov, ktoré automaticky vytvárajú súbor zložitých filtrov na extrahovanie relevantných informácií z máp,“ Dr Tomasz Kacprzak, jeden z ďalších spoluautorov projektu, povedal pre Digital Trends. "Potom sa snaží optimálne skombinovať tieto filtre, aby poskytla čo najpresnejšiu odpoveď."
Extrahovanie kozmologických parametrov
Výskumníci trénovali svoju neurónovú sieť napájaním počítačom generovaných údajov, ktoré simulujú vesmír. To mu umožnilo opakovane analyzovať mapy temnej hmoty, aby bolo možné extrahovať „kozmologické parametre“ zo skutočných snímok nočnej oblohy. Výsledky ukázali zlepšenie o 30 % v porovnaní s tradičnými metódami na základe štatistickej analýzy vykonanej človekom.
„A.I. Algoritmus potrebuje veľa údajov, aby sa naučil vo fáze tréningu,“ pokračoval Fluri. „Je veľmi dôležité, aby tieto tréningové dáta, v našom prípade simulácie, boli čo najpresnejšie. V opačnom prípade sa naučí funkcie, ktoré nie sú prítomné v skutočných údajoch. Aby sme to dosiahli, museli sme vygenerovať množstvo veľkých a presných simulácií, čo bolo veľmi náročné. Potom sme museli vyladiť algoritmus, aby sme dosiahli špičkový výkon. Dosiahlo sa to testovaním viacerých sieťových architektúr, aby sa optimalizoval výkon.“
Potom použili svoju plne vyškolenú neurónovú sieť na analýzu skutočných máp temnej hmoty. Tie pochádzali z tzv Dátový súbor KiDS-450, vyrobený pomocou VLT Survey Telescope (VST) v Čile. Súbor údajov pokrýva celkovú plochu približne 2 200-násobku veľkosti Mesiaca v splne. Obsahuje záznamy o približne 15 miliónoch galaxií.
Kvôli tomuto mimoriadne veľkému množstvu údajov potrebovali vedci superpočítač, ktorý by ich umelú inteligenciu uviedol do činnosti. Nakoniec spustili svoju A.I. na počítači vo Švajčiarskom národnom superpočítačovom centre v Lugane, meste v južnom Švajčiarsku, ktoré hraničí s Talianskom. Superpočítače v CSCS sú dostupné všetkým švajčiarskym univerzitám a výskumným inštitúciám. Jeho stroje sú také silné, že aby sa zabránilo ich prehrievaniu, vody z neďalekého jazera Lugano sa čerpá na chladenie rýchlosťou 460 litrov za sekundu.
Kozmologický A.I.
„Toto bola prvá aplikácia A.I. pre skutočné kozmologické údaje vrátane všetkých praktických aspektov, ktoré s tým súvisia,“ povedal Fluri. "Mohli by sme ukázať, že naša metóda poskytuje konzistentné výsledky na relatívne malom súbore údajov. Dúfame, že rovnakú metódu použijeme pri väčších pozorovaniach, ale aj pri meraní viacerých kozmologických parametrov na skúmanie iných aspektov kozmologickej fyziky. Nakoniec dúfame, že sa dozvieme nové poznatky o [temnom] sektore vesmíru.“
Podľa Fluriho sa tím teraz posunul nad rámec súboru údajov KiDS-450, "keďže teraz existujú novšie a lepšie súbory údajov." Jedným z nich je najmä Prieskum temnej energie, rozsiahly viditeľný a blízko infračervený prieskum, ktorý uskutočnili výskumné inštitúcie a univerzity z USA, Brazílie, Spojeného kráľovstva, Nemecka, Španielska a Švajčiarska.
"Predtým, ako budeme môcť analyzovať nové súbory údajov, musíme prispôsobiť metódu tak, aby zvládla zvýšený objem údajov," povedal Fluri. „Momentálne experimentujeme s niektorými metódami, ako to dosiahnuť. Potom budeme diskutovať o ďalšom súbore údajov, ktorý chceme analyzovať. Zatiaľ vám nemôžem poskytnúť časový plán, pretože to závisí od zvoleného súboru údajov a požiadaviek simulácií.“
Papier popisujúci prácu bol nedávno publikované v časopise Physical Review D.
Odporúčania redaktorov
- Výskumníci chcú pomocou gravitačných vĺn spoznať temnú hmotu
- Ako sledovať štart teleskopu tmavej hmoty Euclid túto sobotu
- Finishing touch: Ako vedci dávajú robotom ľudské hmatové zmysly
- Hubbleov teleskop zachytáva obrovskú kopu galaxií, ktorá by nám mohla pomôcť pochopiť temnú hmotu
- Mohli by z temnej hmoty vzniknúť supermasívne čierne diery?
