Bir guruh olimlar kosmologiyani o'rganishning tubdan yangi usuliga qoqilgan bo'lishi mumkin.
Kosmologlar odatda koinotning tarkibini uning iloji boricha ko'proq qismlarini kuzatish orqali aniqlaydilar. Ammo bu tadqiqotchilar mashinani o‘rganish algoritmi bitta modellashtirilgan galaktikani sinchkovlik bilan o‘rganishi va u mavjud bo‘lgan raqamli olamning umumiy tarkibini bashorat qila olishini aniqladilar - xuddi mikroskop ostida tasodifiy qum donini tahlil qilish va Evrosiyo massasini aniqlash kabi. Ko'rinishidan, mashinalar kelajakda astronomlarga oddiy qurilish bloklarini o'rganish orqali haqiqiy kosmos haqida keng ko'lamli xulosalar chiqarishga imkon beradigan naqshni topdilar.
“Bu butunlay boshqacha fikr. Bu millionlab galaktikalarni o'lchash o'rniga, siz faqat bittasini olishingiz mumkin. Bu ishlayotgani ajablanarli, - dedi Nyu-Yorkdagi Flatiron institutining nazariy astrofiziki va maqolaning bosh muallifi Fransisko Villaeskuza-Navarro.
Bu sodir bo'lmasligi kerak edi. Ajoyib kashfiyot Vilaeskuza-Navarro Prinston universiteti talabasi Yupiter Dinga galaktikaning xususiyatlarini hisobga olgan holda bir nechta kosmologik atributlarni baholay oladigan neyron tarmog'ini yaratishni berdi. Muammo shunchaki Dekanni mashinani o'rganish bilan tanishtirish edi. Keyin ular kompyuter materiyaning umumiy zichligini hisoblayotganini payqashdi. "Men talaba xato qildi deb o'yladim", dedi Villaeskuza-Navarro. – Rostini aytsam, ishonishim biroz qiyin bo‘ldi.
Tadqiqotchilar Kosmologiya va Astrofizika bilan Mashina Ta'limini Modellashtirish (CAMELS) loyihasi doirasida yaratilgan 2000 raqamli olamni tahlil qilishdi. Bu koinotlarning tarkibi 10% dan 50% gacha bo'lgan materiyadan iborat bo'lib, qolganlari qorong'u energiya bo'lib, bu koinotning tezroq va tezroq kengayishiga olib keladi (Bizning haqiqiy kosmosimiz qorong'u va ko'rinadigan materiyaning uchdan bir qismini va qorong'u energiyaning uchdan ikki qismini tashkil qiladi) . Simulyatsiya rivojlanishi bilan qorong'u materiya va ko'rinadigan materiya galaktikalarga birlashdi. Simulyatsiyalar, shuningdek, o'ta massiv qora tuynuklardan o'ta yangi yulduzlar va ejeksiyon kabi murakkab hodisalarni qo'pol davolashni o'z ichiga oladi.
Dinning neyron tarmog'i ushbu turli xil raqamli koinotlarda 1 millionga yaqin simulyatsiya qilingan galaktikalarni o'rgandi. O'zining xudoga o'xshash nuqtai nazaridan u har bir galaktikaning o'lchamini, tarkibini, massasini va o'ndan ortiq boshqa xususiyatlarini bilardi. U bu raqamlar ro'yxatini ota-ona olamdagi materiyaning zichligi bilan bog'lashga harakat qildi.
Bu muvaffaqiyatga erishdi. Ilgari o'rganilmagan o'nlab koinotlarning minglab yangi galaktikalarida sinovdan o'tkazilganda, neyron tarmoq kosmik materiya zichligini 10% aniqlik bilan bashorat qila oldi. "Qaysi galaktikani ko'rayotganingizdan qat'i nazar, hech kim bu mumkin bo'ladi deb o'ylamagan edi", dedi Villaeskuza-Navarro.
Shuningdek, qiziqarli:
- Space Entertainment Enterprise 2024 yilda kosmik filmlar studiyasini ishga tushiradi
- Amazon Alexa Artemis I kosmik missiyasida NASAning raqamli yordamchisi bo'ladi
Algoritmning ishlashi tadqiqotchilarni hayratda qoldirdi, chunki galaktikalar tabiatan xaotik ob'ektlardir. Ba'zilari bir vaqtning o'zida hosil bo'ladi, boshqalari esa qo'shnilarini eyish orqali o'sadi. Gigant galaktikalar o'z moddalarini saqlab qolishga moyildirlar, mitti galaktikalardagi o'ta yangi yulduzlar va qora tuynuklar esa ko'rinadigan moddalarining katta qismini chiqarib yuborishi mumkin.
Bir talqin shunday: "Koinot va/yoki galaktikalar qandaydir tarzda biz tasavvur qilganimizdan ancha sodda". Jamoa neyron tarmog'i qanday qilib dono bo'lib qolganini tushunish uchun olti oy vaqt sarfladi. Ular algoritm faqat galaktikalarning o'zidan emas, balki simulyatsiya kodidan zichlikni olishning qandaydir yo'lini topmaganligiga ishonch hosil qilish uchun tekshirishdi. Bir qator tajribalar orqali tadqiqotchilar algoritm kosmik zichlikni qanday aniqlashini tushunishdi. Tarmoqni qayta-qayta o'qitish, turli galaktik xususiyatlarni muntazam ravishda yashirish orqali ular eng muhim atributlarga e'tibor qaratdilar.
Neyron tarmoq taxminan 17 galaktik xususiyat va materiyaning zichligi o'rtasidagi ancha aniq va murakkab bog'liqlikni aniqladi. Bu aloqa galaktikalarning birlashishi, yulduz portlashlari va qora tuynuklarning otilishiga qaramay davom etmoqda.
Tadqiqot shuni ko'rsatadiki, nazariy jihatdan, Somon yo'li va yaqin atrofdagi boshqa bir nechta galaktikalarni har tomonlama o'rganish bizning koinotimizdagi materiyani juda aniq o'lchash imkonini beradi. Bunday tajriba, dedi Villaescuz-Navarro, koinotdagi uchta turdagi neytrinolarning noma'lum massalari yig'indisi kabi kosmik ahamiyatga ega bo'lgan boshqa raqamlarga maslahat berishi mumkin.
Tadqiqotchilar neyron tarmoq ikkita mustaqil simulyatsiyaning tartibsiz galaktikalarida naqshlarni topa olganidan xursand bo'ling. Raqamli kashfiyot haqiqiy kosmos katta va kichik o'rtasidagi o'xshash aloqani o'rnatishi mumkinligini oshiradi.
Bu juda yaxshi narsa. U butun koinot va bitta galaktika o'rtasida aloqa o'rnatadi.
Shuningdek o'qing:
- Astronomlar galaktik tumanliklarning yangi sinfini kashf qilishdi
- Olimlar birinchi marta qora tuynuklarning eksantrik birlashishini tasdiqladilar