لقد ساهم مسح الطاقة المظلمة في تطوير فهمنا للكون، ومضاعفة دقة قياسات الطاقة المظلمة من خلال الذكاء الاصطناعي وتقنيات المحاكاة، وتوفير رؤى حول بنية الكون وإمكانيات النماذج الكونية الجديدة. الائتمان: SciTechDaily.com
استخدم فريق بحث بقيادة UCL تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لاستنتاج تأثير وخصائص الطاقة المظلمة بشكل أكثر دقة من خريطة المادة المظلمة والمرئية في الكون على مدى السبعة مليارات سنة الماضية.
ضاعفت الدراسة، التي أجرتها مؤسسة Dark Energy Survey Collaboration، الدقة التي يمكن من خلالها استنتاج الخصائص الرئيسية للكون، بما في ذلك الكثافة الإجمالية للطاقة المظلمة، من الخريطة.
تسمح هذه الدقة المتزايدة للباحثين باستبعاد نماذج الكون التي لم يكن من الممكن تصورها سابقًا.
التقدم في الفهم الكوني
الطاقة المظلمة هي القوة الغامضة التي تعمل على تسريع توسع الكون وتشكل 70% من محتوى الكون (المادة المظلمة، المادة غير المرئية التي تجمع المجرات معًا، 25% والمادة العادية 5%) فقط.
المؤلف الرئيسي د. قال نيال جيفري (الفيزياء وعلم الفلك بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس): “باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم من الأكوان التي تمت محاكاتها بالكمبيوتر، قمنا بمضاعفة دقة الخصائص الرئيسية للكون.
“ولتحقيق هذا التقدم بدون هذه التقنيات المبتكرة، سنحتاج إلى أربعة أضعاف البيانات. وهذا يعادل رسم خرائط لـ 300 مليون مجرة أخرى.
المحرر المشارك د. وقال لورن وايتواي (الفيزياء وعلم الفلك بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس): “تتوافق النتائج التي توصلنا إليها مع أفضل التنبؤ الحالي للطاقة المظلمة باعتبارها “ثابتًا كونيًا” لا يتغير في المكان أو الزمان. ومع ذلك، فإنها تسمح أيضًا بالمرونة لتفسير مختلف للطاقة المظلمة”. تكون صحيحة. على سبيل المثال، قد تكون نظريتنا في الجاذبية خاطئة.”
خريطة كائنات مشتقة من أحد الأكوان المحاكية. تُظهر المناطق الأفتح من الخريطة المناطق التي تكون فيها المادة المظلمة أكثر كثافة. هذه تشبه العناقيد الفائقة للمجرات. البقع الداكنة والسوداء تقريبًا عبارة عن فراغات كونية، ومساحات فارغة كبيرة بين مجموعات المجرات. الائتمان: نيال جيفري وآخرون
صقل النماذج الكونية
وفقًا لتحليل سابق لخريطة مسح الطاقة المظلمة، نُشر لأول مرة في عام 2021، تشير النتائج إلى أن المادة في الكون موزعة بشكل متساوٍ – أقل تكتلًا – مما تقترحه نظرية النسبية العامة لأينشتاين. ومع ذلك، كان التناقض أقل في هذه الدراسة مقارنة بالتحليل السابق لأن أشرطة الخطأ كانت أكبر.
تم الحصول على خريطة مسح الطاقة المظلمة من خلال طريقة تعرف باسم عدسة الجاذبية الضعيفة، أي النظر في كيفية انحناء الضوء القادم من المجرات البعيدة بسبب جاذبية المادة المتداخلة في طريقه إلى الأرض.
قام التعاون بتحليل التشوهات في أشكال 100 مليون مجرة لاستنتاج توزيع كل المادة المظلمة والمرئية في مقدمة تلك المجرات. تغطي الخريطة الناتجة ربع السماء في نصف الكرة الجنوبي.
في الدراسة الجديدة، استخدم الباحثون أجهزة الكمبيوتر العملاقة الممولة من الحكومة البريطانية لإجراء عمليات محاكاة لأكوان مختلفة بناءً على بيانات من خريطة المادة لمسح الطاقة المظلمة. تتألف كل محاكاة من نموذج رياضي مختلف للكون.
ومن كل عملية من عمليات المحاكاة هذه، أنشأ الباحثون خرائط كائنات. أ التعلم الالي تم استخدام النموذج لاستخراج المعلومات من الخرائط المرتبطة بالنماذج الكونية. وتعلمت أداة ثانية للتعلم الآلي من العديد من أمثلة الأكوان المحاكاة بنماذج كونية مختلفة، ونظرت في البيانات المرصودة الحقيقية، وأعطت احتمالات ضد أي نموذج كوني يمثل نموذجًا حقيقيًا لكوننا.
وسمحت هذه التقنية الجديدة للباحثين باستخراج معلومات من الخرائط أكثر من الطريقة السابقة.
تم إجراء عمليات المحاكاة في منشأة DiRAC للحوسبة عالية الأداء (HPC) بتمويل من مجلس مرافق العلوم والتكنولوجيا (STFC) في المملكة المتحدة.
الدراسات المستقبلية في علم الكونيات
إن المرحلة التالية من مشاريع الكون المظلم – بما في ذلك مهمة إقليدس التابعة لوكالة الفضاء الأوروبية (ESA) – والتي تم إطلاقها في الصيف الماضي – ستزيد بشكل كبير من كمية البيانات حول الهياكل واسعة النطاق للكون، مما يساعد الباحثين على تحديد ما إذا كان سلسًا بشكل غير متوقع. الكون هو علامة على أن النماذج الكونية الحالية خاطئة أو لها تفسير مختلف.
حاليًا، تتعارض هذه النعومة مع ما تم التنبؤ به بناءً على تحليل الخلفية الكونية الميكروية (CMB) – الضوء المتبقي. .الانفجار العظيم.
يُدار مشروع التعاون في مجال مسح الطاقة المظلمة، والذي تعد كلية لندن الجامعية عضوًا مؤسسًا فيه، من قبل مختبر فيرمي الوطني لتسريع الطاقة (Fermilab) التابع لوزارة الطاقة الأمريكية، ويضم أكثر من 400 عالم من 25 مؤسسة في سبع دول.
وباستخدام صور السماء الليلية التي التقطتها كاميرا الطاقة المظلمة بدقة 570 ميجابكسل، وهي واحدة من أقوى الكاميرات الرقمية في العالم، قام التعاون بفهرسة مئات الملايين من المجرات على مدى ست سنوات (من 2013 إلى 2019). تم تجهيز التلسكوب الموجود في مرصد سيرو تولولو للبلدان الأمريكية التابع لمؤسسة العلوم الوطنية في تشيلي بكاميرا مصححة بصرية تم تطويرها في جامعة كاليفورنيا.
المرجع: “نتائج مسح الطاقة المظلمة للعام الثالث: استدلال wCDM احتمالي قائم على المحاكاة مع ملخص عصبي لإحصائيات خريطة العدسة الضعيفة” N. Jeffrey, L. Whiteway, M. Gatti, J. Williamson, J. Alsing, 2005; أ. بورتون، ج. برات، ج. دوكس، ب. جاين، ج. تشانغ، D.-Y. تشنغ، كاكبرزاك تي، ليموس بي، ألاركون أ، آمون آمون، بيكدول ك، بيكر إم آر، بيرنشتاين جي إم، فيلدز أ، لامب روشيل، تشن آر، تشوي أ، ديروس جي، أ، دريكا فاغنر، إيكرت، إي. فيرتي أ، جروين د، غروندل آر إيه، هيرنر ك، جارفيس إم، ماكولو جي، مايلز جي، نافارو-ألسينا أ، باندي إس،. رافيري إم، رولينز آر بي، رايكوف إس، سانشيز سي، سيكو إل إف، إيفيلا-شيلدون إي، شين تي، تروكسيل إم إيه، دودوزاس الأول، فارجا دي إن، ياني بي، يين بي، جي. فيز[பப்மெட் ]جونتز، M. أجينا، إس إس علم، أوألفيس، د، بيكون، إس، بوكيت، دي، بروكس، إل إن دا كوستا، تي إم ديفيس، جي، دي فيسينتي، إس، ديساي، إتش دي، ديهل، آي، فيريرو، جي، فريمان، جي جارسيا -بيليدو، إي كاستاناجا، جيانيني جي، جوتيريز جي، هينتون إس آر، هولوود دي إل، ك، هوتيرر دي، دي جي جيمس، لاهاف أو، لي إس، مارشال جيه إل، جيه مينا فرنانديز، آر. ميكيل، أ. بيريس، AA Malagon Squares، A. Roodman، M. Sako، E. Sanchez، D. Sanchez Sid، M. سميث، E. سوشيتا، إم إي سي سوانسون، جي. دارلي، دي إل تاكر، ن. ويفرديك، J. ويلر، ب. وايزمان و م. ياماموتو علم الكونيات والفيزياء الفلكية غير المجرية.
أرخايف:2403.02314