Aproape de când a apărut pe pământ, omenirea a încercat să înțeleagă cosmosul. Totul a început doar ca o reflecție filosofică, însă, după apariția telescopului și a capacității de a privi tot mai departe în spațiu (și tot mai devreme în timp), cosmologia a devenit un domeniu de cercetare înfloritor.
Astăzi, oamenii de știință caută să înțeleagă proprietățile care guvernează comportamentul universul nostru. Aceste proprietăți sunt caracterizate matematic de așa-numiții parametri cosmologici, care se încadrează în modelele noastre despre cosmos. Cu cât acești parametri pot fi măsurați mai precis, cu atât putem diferenția mai bine între modele, precum și valida – sau să exclude – teorii vechi, inclusiv teoria relativității generale a lui Einstein. Deoarece diferite modele pot conține predicții extrem de diferite atât pentru primele momente ale universului nostru, cât și pentru soarta sa finală, această diferențiere este vitală.
Până în prezent, unele dintre cele mai mari provocări includ parametri mai strict constrânși, cum ar fi cei care determină cantitatea și natura precisă a materiei întunecate, sursa energiei întunecate și forța de respingere pe care aceasta o exercită, precum și modul exact în care se comportă neutrinii.
Aceste întrebări sunt în prim-planul domeniului cosmologiei. Există însă o problemă: studierea acestor parametri cosmici este o treabă costisitoare.
Reducerea costurilor
Există extrem de multe experimente și programe de observații astronomice doar pentru măsurarea a 6-10 parametri cosmologici majori, iar costurile acestora se ridică la mai multe miliarde de dolari, spune Shirley Ho, astrofizician la Institutul Flatiron din New York.
Potrivit unui studiu publicat în revista Nature Astronomy, oamenii de știință au utilizat inteligența artificială (AI) pentru a calcula, cu un grad de precizie nemaiîntâlnit până acum, cinci parametri cosmologici majori ce guvernează materia întunecată, energia întunecată și neutrinii. Astfel ei au încercat să demonstreze nu doar că AI poate efectua aceste calcule cu o precizie mai ridicată, ci și cu o eficiență de cost mai bună.
Investigarea parametrilor cosmologici necesită, de obicei, studierea modului în care sunt distribuite galaxiile și a proprietăților lor individuale. Abordările anterioare au folosit modele simplificate ale universului, pe care le-au comparat cu datele studiilor. Această abordare permite în principal o comparare a modelelor „neclare”, generalizate, cu datele studiilor, ignorând detaliile mai mici din cauza cheltuielilor și provocărilor asociate cu dezvoltarea de modele de înaltă rezoluție.
Perspective AI
Noul studiu a folosit un model de inteligență artificială numit Inferența Galaxiilor Bazată pe Simulare (sau SimBIG) pentru a extrage informații cosmologice. Oamenii de știință au antrenat mai întâi modelul de inteligență artificială prezentându-i 2.000 de universuri simulate, fiecare cu parametri cosmologici diferiți.
Cercetătorii au introdus apoi zgomot de fond (noise) pentru a face ca universurile artificiale să arate mai asemănător cu ceea ce putem observa în universul nostru, din cauza incertitudinilor inerente ale datelor colectate din studierea galaxiilor. Zgomotul de fond a imitat imperfecțiunile naturale introduse de instrumentele telescoapelor și de atmosferă (cum ar fi stelele strălucitoare și obiectele care sunt atât de apropiate încât semnalele lor se amestecă).
De-a lungul timpului, modelul de inteligență artificială a reușit să învețe să extragă caracteristici ascunse. În timp ce abordările anterioare puteau analiza doar distribuția galaxiilor la scară largă, noul model de inteligență artificială a învățat cum să utilizeze diferențele la scară mică în distribuția galaxiilor – de exemplu, distanța dintre perechile individuale de galaxii – pentru a estima mai bine parametrii cosmologici doriți cu un grad mai mare de precizie.
Modelul de inteligență artificială antrenat a fost apoi alimentat cu peste 100.000 de galaxii din Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) al Sloan Digital Sky Survey. (Aceasta reprezintă doar o mică parte din totalul studiului BOSS – mai puțin de 10%.) Inteligența artificială a putut apoi să utilizeze atât informații la scară largă, cât și la scară mică din datele reale pentru a constrânge mai precis parametrii cosmologici în comparație cu metodele anterioare.
Studiile viitoare vor putea colecta din ce în ce mai multe informații despre univers. Iar informațiile bazate pe inteligență artificială, precum cele oferite de acest studiu, ar putea fi utile în rezolvarea unora dintre cele mai mari dileme cosmologice actuale, inclusiv așa-numitul conflict Hubble (Hubble tension)- discrepanța dintre măsurătorile ratei la care se extinde universul nostru actual. Această rată este dată de parametrul H0, numit constanta Hubble.
Sursa: Astronomy.com