Автор: 
Астрофизики из Института перспективных исследований использовали искусственный интеллект, чтобы улучшить способ оценки массы крупных скоплений галактик. ИИ обнаружил, что, просто добавив единственный член в уже существующее уравнение, можно получить гораздо более точные оценки массы, чем использовавшиеся ранее. Улучшенные оценки позволят учёным точнее описать фундаментальные свойства Вселенной, сообщили астрофизики. Работа опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Скопления галактик — самые массивные объекты во Вселенной. Одно скопление может содержать от сотен до тысяч галактик, не говоря уже про плазму, газ и тёмную материю. Гравитация скопления удерживает эти компоненты вместе. Понимание параметров таких скоплений имеет решающее значение для точного описания рождения и эволюции Вселенной. Возможно, самая важная величина, определяющая свойства скопления галактик, — его общая масса. Но измерить эту величину сложно: галактики нельзя просто «взвесить». Проблема усложняется ещё и тем, что тёмная материя, составляющая большую часть массы скопления, невидима. Вместо этого учёные определяют массу скопления косвенно, по другим наблюдаемым величинам.
В начале 1970-х годов советский и российский учёный-астрофизик, академик РАН Рашид Суняев и его сотрудник Яков Б. Зельдович (советский физик и физикохимик, доктор физико-математических наук, профессор) разработали новый на тот момент способ оценки массы скоплений галактик. Их метод основан на том факте, что когда гравитация сжимает материю, электроны материи отталкиваются. Это давление на электроны изменяет их взаимодействие с фотонами. Когда фотоны, оставшиеся после Большого взрыва, попадают в сжатую материю, в результате взаимодействия образуются новые фотоны. Свойства этих фотонов зависят от того, насколько сильно гравитация сжимает материал, что, в свою очередь, зависит от массы скопления галактик. Измеряя параметры фотонов, астрофизики могут оценить массу скопления.
Однако это «интегрированное давление электронов» нельзя назвать идеальным показателем массы, поскольку изменения в свойствах фотонов зависят от множества других свойств конкретного галактического скопления. Американские учёные решили, что лучший подход можно попробовать найти с помощью такой технологии машинного обучения, как «символьная регрессия». Этот инструмент перебирает различные комбинации математических операторов с различными переменными, чтобы увидеть, какое уравнение лучше всего соответствует данным. Исследователи «скормили» своему искусственному интеллекту современную симуляцию Вселенной, содержащую множество скоплений галактик. Затем программа искала и определяла дополнительные переменные, которые могли бы сделать оценки массы более точными.
Программа символьной регрессии выдала исследователям новое уравнение, которое смогло лучше предсказать массу скопления галактик путём добавления одного нового члена к существующему уравнению. Затем учёные нашли ему физическое объяснение. Они поняли, что концентрация газа коррелирует с теми областями скопления галактик, где выводы о массе менее надёжны, например с ядрами галактик, где скрываются сверхмассивные чёрные дыры. Новое уравнение может дать астрономам-наблюдателям, участвующим в предстоящих исследованиях скоплений галактик, лучшее представление о массе наблюдаемых ими объектов.
