Автор: 
Команда астрофизиков из США и Южной Кореи при помощи искусственного интеллекта создала новую карту распределения тёмной материи. Метод глубокого обучения нейронной сети позволил обнаружить таинственные нитевидные структуры, которые связывают галактики словно паутина. Исследование опубликовано в журнале Astrophysical Journal.
Общепринятая теория гласит, что на долю тёмной материи приходится 80 процентов всей материи Вселенной. Она невидима глазу человека, да и при помощи существующего оборудования её пока задокументировать не удалось. Тем не менее, предполагается, что именно она составляет скелет крупномасштабной структуры, называемой космической паутиной.
«Поскольку космическая паутина диктует движение всей материи в галактиках и межгалактических средах через гравитацию, знание распределения тёмной материи имеет важное значение для изучения крупномасштабной структуры. Однако детальная структура космической паутины неизвестна, потому что в ней преобладает тёмная материя и горячие межгалактические среды, которые трудно проследить», — говорит соавтор исследования доктор Дунхуэй Чжон.
В своём исследовании астрофизики использовали принципиально новый подход, используя машинное обучение. Они обучили нейросеть построению модели на основании имеющихся данных о распределении и движении галактик. Благодаря этому искусственный интеллект научился прогнозировать распределение тёмной материи.
Для обучения нейросети учёные использовали большой набор симуляций галактик под названием Illustris-TNG. Причём были специально отобраны моделируемые галактики, сопоставимые по своим характеристикам с нашим Млечным Путём. Это помогло определить, какие именно галактические свойства необходимы для предсказания распределения тёмной материи.
«Получив определённую информацию, модель может заполнить пробелы на основе того, что она уже наблюдала ранее. Мы обнаружили, что учёт движения галактик в дополнение к данным об их распределении резко повысил качество карты и позволил нам увидеть новые детали», — объясняет доктор Чжон.
Затем исследователи применили свою модель к реальным данным из каталога галактик Cosmicflow-3. В результате на карте последовательно отобразились как известные видимые структуры в локальной Вселенной, так и ранее неизвестные структуры. В частности, искусственный интеллект отобразил на карте относительно небольшие нитевидные структуры, соединяющие галактики. Авторы работы назвали эти структуры мостами между галактиками. Они, конечно, требуют теперь дальнейшего изучения.
«Наличие локальной карты космической паутины открывает новую главу в космологических исследованиях. Мы можем изучить, как распределение тёмной материи соотносится с другими данными о выбросах, что поможет нам понять природу тёмной материи. И мы теперь можем непосредственно изучать эти нитевидные структуры, эти скрытые мосты между галактиками», — считает доктор Чжон.
