მეცნიერთა ჯგუფმა შესაძლოა კოსმოლოგიის შესწავლის რადიკალურად ახალი გზა აღმოაჩინა.
კოსმოლოგები, როგორც წესი, სამყაროს შემადგენლობას ადგენენ, რაც შეიძლება მეტი ნაწილის დაკვირვებით. მაგრამ ამ მკვლევარებმა დაადგინეს, რომ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმს შეუძლია გამოიკვლიოს ერთი მოდელირებული გალაქტიკა და იწინასწარმეტყველოს ციფრული სამყაროს საერთო შემადგენლობა, რომელშიც ის არსებობს - ქვიშის შემთხვევითი მარცვლის მიკროსკოპის ქვეშ ანალიზისა და ევრაზიის მასის დადგენა. როგორც ჩანს, მანქანებმა აღმოაჩინეს ნიმუში, რომელიც მომავალში ასტრონომებს საშუალებას მისცემს გააკეთონ ფართომასშტაბიანი დასკვნები რეალური კოსმოსის შესახებ, უბრალოდ ელემენტარული სამშენებლო ბლოკების შესწავლით.
„ეს სრულიად განსხვავებული აზრია. ამ მილიონობით გალაქტიკის გაზომვის ნაცვლად, შეგიძლიათ უბრალოდ აიღოთ ერთი. გასაკვირია, რომ ის მუშაობს“, - თქვა ფრანსისკო ვილაესკუზა-ნავარო, თეორიული ასტროფიზიკოსი ნიუ-იორკის Flatiron ინსტიტუტიდან და ნაშრომის მთავარი ავტორი.
ეს არ უნდა მომხდარიყო. წარმოუდგენელი აღმოჩენა წარმოიშვა სავარჯიშოდან, რომელიც ვილაესკუზა-ნავარომ იუპიტერ დინს, პრინსტონის უნივერსიტეტის სტუდენტს მისცა: აეშენებინა ნერვული ქსელი, რომელსაც გალაქტიკის თვისებების გათვალისწინებით, შეეძლო შეეფასებინა რამდენიმე კოსმოლოგიური ატრიბუტი. გამოწვევა იყო უბრალოდ დინის მანქანური სწავლების გაცნობა. შემდეგ მათ შენიშნეს, რომ კომპიუტერი ითვლის მატერიის მთლიან სიმკვრივეს. "მე მეგონა, რომ სტუდენტმა შეცდომა დაუშვა", - თქვა ვილაესკუზა-ნავარომ. – ცოტა გამიჭირდა დაჯერება, სიმართლე გითხრათ.
მკვლევარებმა გააანალიზეს 2000 ციფრული სამყარო, რომელიც შეიქმნა კოსმოლოგია და ასტროფიზიკა მანქანათმცოდნეობის მოდელირების (CAMELS) პროექტის ფარგლებში. ეს სამყაროები იცვლებოდა შემადგენლობით 10%-დან 50%-მდე მატერიიდან, დანარჩენი კი ბნელი ენერგიაა, რაც იწვევს სამყაროს უფრო სწრაფად და სწრაფად გაფართოებას (ჩვენი რეალური კოსმოსი დაახლოებით ერთი მესამედი ბნელი და ხილული მატერიაა და ორი მესამედი ბნელი ენერგია). . როგორც სიმულაცია პროგრესირებდა, ბნელი მატერია და ხილული მატერია გაერთიანდა გალაქტიკებად. სიმულაციები ასევე მოიცავდა ისეთი რთული ფენომენების უხეშ დამუშავებას, როგორიცაა სუპერნოვა და ზემასიური შავი ხვრელების ამოფრქვევა.
დინის ნერვულმა ქსელმა შეისწავლა თითქმის 1 მილიონი იმიტირებული გალაქტიკა ამ სხვადასხვა ციფრულ სამყაროში. მისი ღვთიური გადმოსახედიდან, მან იცოდა თითოეული გალაქტიკის ზომა, შემადგენლობა, მასა და ათზე მეტი სხვა მახასიათებელი. ის ცდილობდა რიცხვების ამ ჩამონათვალის დაკავშირებას დედა სამყაროში მატერიის სიმკვრივესთან.
წარმატებას მიაღწია. ათასობით ახალ გალაქტიკაზე ტესტირებისას ათობით სამყაროდან, რომელიც მანამდე არ იყო გამოკვლეული, ნერვულმა ქსელმა შეძლო კოსმოსური მატერიის სიმკვრივის პროგნოზირება 10% სიზუსტით. "არ აქვს მნიშვნელობა რომელ გალაქტიკას უყურებთ, არავის ეგონა, რომ ეს შესაძლებელი იქნებოდა", - თქვა ვილაესკუზა-ნავარომ.
ასევე საინტერესოა:
- Space Entertainment Enterprise კოსმოსური კინოსტუდიას 2024 წელს გახსნის
- Amazon Alexa იქნება NASA-ს ციფრული ასისტენტი Artemis I კოსმოსურ მისიაში
ალგორითმის შესრულებამ მკვლევარები გააოცა, რადგან გალაქტიკები არსებითად ქაოტური ობიექტებია. ზოგი ერთდროულად ყალიბდება, ზოგი კი მეზობლების ჭამით იზრდება. გიგანტური გალაქტიკები, როგორც წესი, ინარჩუნებენ მატერიას, ხოლო სუპერნოვა და ჯუჯა გალაქტიკების შავ ხვრელებს შეუძლიათ მათი ხილული მატერიის უმეტესი ნაწილი ამოაგდონ.
ერთი ინტერპრეტაცია არის ის, რომ "სამყარო და/ან გალაქტიკები გარკვეულწილად ბევრად უფრო მარტივია, ვიდრე წარმოგვედგინა." გუნდმა ექვსი თვე გაატარა ცდილობდა გაეგო, როგორ გახდა ნერვული ქსელი ასეთი ბრძენი. მათ შეამოწმეს, რათა დარწმუნდნენ, რომ ალგორითმმა უბრალოდ არ იპოვა სიმკვრივის სიმულაციის კოდიდან და არა თავად გალაქტიკებიდან. ექსპერიმენტების სერიის საშუალებით მკვლევარებმა გაიგეს, თუ როგორ განსაზღვრავს ალგორითმი კოსმოსურ სიმკვრივეს. ქსელის არაერთგზის გადამზადებით, სხვადასხვა გალაქტიკური თვისებების სისტემატიურად დამალვით, მათ ყურადღება გაამახვილეს ყველაზე მნიშვნელოვან ატრიბუტებზე.
ნერვულმა ქსელმა გამოავლინა ბევრად უფრო ზუსტი და რთული კავშირი დაახლოებით 17 გალაქტიკურ თვისებასა და მატერიის სიმკვრივეს შორის. ეს კავშირი გრძელდება გალაქტიკური შერწყმის, ვარსკვლავების აფეთქებისა და შავი ხვრელის ამოფრქვევის მიუხედავად.
კვლევა ვარაუდობს, რომ თეორიულად, ირმის ნახტომის და, შესაძლოა, კიდევ რამდენიმე ახლომდებარე გალაქტიკის ყოვლისმომცველი შესწავლა საშუალებას მისცემს ჩვენს სამყაროში არსებული მატერიის უკიდურესად ზუსტი გაზომვის საშუალებას. ვილაესკუზ-ნავაროს თქმით, ასეთ ექსპერიმენტს შეუძლია მიაწოდოს კოსმოსური მნიშვნელობის სხვა რიცხვები, როგორიცაა სამყაროს სამი ტიპის ნეიტრინოების უცნობი მასების ჯამი.
მკვლევარები გაიხარეთ, რომ ნერვულმა ქსელმა შეძლო ორი დამოუკიდებელი სიმულაციის არეულ გალაქტიკებში ნიმუშების პოვნა. ციფრული აღმოჩენა ბადებს შესაძლებლობას, რომ რეალურ კოსმოსში შეიძლება იყოს მსგავსი კავშირი დიდსა და პატარას შორის.
ეს ძალიან კარგი რამეა. ის ამყარებს კავშირს მთელ სამყაროსა და ერთ გალაქტიკას შორის.
ასევე წაიკითხეთ:
- ასტრონომებმა გალაქტიკური ნისლეულების ახალი კლასი აღმოაჩინეს
- მეცნიერები პირველად ადასტურებენ შავი ხვრელების ექსცენტრიულ შერწყმას