Astrofizicienii „cântăresc” roiurile de galaxii cu ajutorul Inteligenței Artificiale

Cercetătorii de la Institute for Advanced Study au folosit un algoritm de învățare automată cunoscut sub numele de „regresie simbolică” pentru a genera noi ecuații care ajută la rezolvarea unei probleme fundamentale în astrofizică: deducerea masei roiurilor de galaxii.

Roiurile de galaxii sunt cele mai masive obiecte din Univers: un singur roi conține de la o sută până la mai multe mii de galaxii, alături de colecții de plasmă, gaze fierbinți care emit raze X și materie întunecată. Aceste componente sunt ținute laolaltă de gravitația proprie a roiului. Înțelegerea unor astfel de roiuri de galaxii este crucială pentru a stabili cu exactitate originea și evoluția continuă a Universului nostru.

• ESA intensifică cercetarea Pământului pe măsură ce viitorul agențiilor americane devine tot mai incert
• Un expert spune că modelele lingvistice mari nu vor fi niciodată cu adevărat inteligente

Poate că cea mai importantă mărime care determină proprietățile unui roi de galaxii este masa sa totală. Dar măsurarea acestei cantități este dificilă – galaxiile nu pot fi „cântărite” prin plasarea lor pe un cântar. Problema este complicată și mai mult de faptul că materia întunecată, care constituie o mare parte din masa unui roi, este invizibilă. În schimb, oamenii de știință deduc masa unui roi din alte cantități observabile.

Anterior, savanții considerau că masa unui roi este aproximativ proporțională cu o altă cantitate mai ușor de măsurat, numită ,,presiunea electronică integrată” (sau fluxul Sunyaev-Zel’dovich, adesea prescurtat YSZ). Bazele teoretice ale fluxului Sunyaev-Zel’dovich au fost puse la începutul anilor 1970 de către Rashid Sunyaev, actual profesor invitat distins la Școala de Științe Naturale a Institutului, și colaboratorul său Yakov B. Zel’dovich.

Roiurile de galaxii sunt cele mai masive obiecte din Univers

Cu toate acestea, presiunea integrată a electronilor nu este un indicator fiabil pentru masă, deoarece se poate comporta în mod inconsecvent în diferite grupuri de galaxii. Periferia roiurilor tinde să prezinte o YSZ foarte asemănătoare, dar nucleele lor sunt mult mai variabile.

Echivalența YSZ/masă a fost problematică în sensul că a acordat o pondere egală tuturor părților roiurilor. Ca urmare, a fost observată o mare ,,dispersie”, ceea ce înseamnă că barele de eroare ale inferențelor de masă au fost mari.

Digvijay Wadekar, membru actual al Școlii de Științe Naturale a Institutului, a lucrat alături de colaboratori din zece instituții diferite pentru a dezvolta un program de Inteligență Artificială pentru a îmbunătăți înțelegerea relației dintre masă și YSZ.

Munca lor a fost publicată recent în Proceedings of the National Academy of Sciences.

Wadekar și colaboratorii săi au ,,alimentat” programul lor de Inteligență Artificială cu simulări cosmologice de ultimă generație care au fost dezvoltate de grupuri de la Harvard & Smithsonian Center for Astrophysics și de la Flatiron Institute’s Center for Computational Astrophysics (CCA) din New York. Programul lor a căutat și a identificat variabile suplimentare care ar putea face mai precisă deducția masei din YSZ.

Un singur roi conține de la o sută, până la mii de galaxii

Inteligența Artificială este utilă pentru a identifica noi combinații de parametri care ar putea fi trecute cu vederea de către analiștii umani. În timp ce pentru analiștii umani este ușor să identifice doi parametri semnificativi într-un set de date, Inteligența Artificială este mai capabilă să analizeze volume mari de date, dezvăluind adesea factori de influență neașteptați.

Mai exact, metoda de Inteligență Artificială pe care Wadekar și colaboratorii săi au folosit-o este cunoscută sub numele de regresie simbolică. „În acest moment, o mare parte a comunității de învățare automată se concentrează pe rețele neuronale profunde”, a explicat Wadekar.

„Acestea sunt foarte puternice, dar dezavantajul este că sunt aproape ca o cutie neagră. Nu putem înțelege ce se întâmplă în ele. Regresia simbolică este benefică pentru că cercetează un set de date dat și generează expresii matematice simple, sub forma unor ecuații simple pe care le puteți înțelege. Oferă un model ușor de interpretat”.

Programul lor de regresie simbolică (numit PySR) le-a transmis o nouă ecuație, care a fost capabilă să prezică mai bine masa roiului de galaxii prin adăugarea la YSZ a unor informații despre concentrația de gaz din roi. Wadekar și colaboratorii săi au lucrat apoi în sens invers pornind de la această ecuație generată Inteligența Artificială și au încercat să găsească o explicație fizică pentru ea. Ei și-au dat seama că, de fapt, concentrația de gaz este corelată cu zonele zgomotoase ale roiurilor în care inferențele de masă sunt mai puțin fiabile, scrie EurekAlert.

Prin urmare, noua lor ecuație a îmbunătățit inferențele de masă, oferind o modalitate prin care aceste zone zgomotoase ale roiului să fie „ponderate”.

Vă recomandăm să mai citiți și:

Oamenii de știință au descoperit ARN și vitamina B3 în praful asteroidului Ryugu

Astronomii de la NASA au identificat „asteroizi întunecați” care conțin apă

Telescopul Webb a doborât recordul lui Hubble pentru cele mai multe galaxii surprinse într-o fotografie

Astronomii au găsit ceva neașteptat într-una dintre cele mai extreme galaxii