Вот как ИИ помогает астрономам понять фундаментальные параметры Вселенной

ИИ позволил астрономам определить пять важнейших космологических параметров с беспрецедентной точностью, что улучшило наше понимание Вселенной.

Эффективный анализ космических данных знаменует собой большой скачок в понимании Вселенной основы.Реклама

Искусственный интеллект (ИИ) производит фурор за пределами сферы цифровых помощников и технологии deepfake. Теперь астрономы используют ИИ для достижения беспрецедентной точности в понимании фундаментальных параметров Вселенной. Исследователи из Центра вычислительной астрофизики (CCA) Института Флэтайрон в Нью-Йорке использовали ИИ для расчета пяти космологических параметров, характеризующих Вселенную, расширяя наши знания о ее структуре и эволюции.

Раскрытие настроек Вселенной

Пять рассматриваемых космологических параметров имеют решающее значение, поскольку они по сути определяют «настройки» Вселенной, диктуя, как она функционирует в самых больших масштабах. Лиам Паркер, астроном из CCA и соавтор исследования, объяснил, что эти параметры подобны инструкциям по эксплуатации Вселенной. Чтобы определить эти параметры с исключительной точностью, исследовательская группа использовала ИИ для анализа данных из более чем 100 000 галактик, которые наблюдались в рамках Слоановского цифрового обзора неба (SDSS). Этот обзор играет важную роль в космологии, поскольку он помогает картировать вселенную, исследуя, как галактики распределены в пространстве.

Максимизация эффективности данных

Использование ИИ позволило команде извлечь подробные сведения из данных SDSS, что ранее было затруднено из-за огромного объема информации и ограничений традиционных методов анализа. Соавтор Ширли Хо, другой астроном из CCA, подчеркнула огромные затраты, связанные с такими обзорами, которые могут достигать миллиардов долларов. С помощью ИИ команда смогла расширить границы того, что могут раскрыть эти опросы, предоставив более экономически эффективный способ извлечения ценных знаний из сложных данных.

Обучение ИИ для точности

Процесс включал обучение модели ИИ на 2000 смоделированных вселенных, каждая из которых имела различные космологические настройки. Этот учебный набор включал реальные проблемы, такие как атмосферные искажения и несовершенные изображения телескопа, чтобы гарантировать точность ИИ. После обучения ИИ был применен к реальным данным из спектроскопического обзора барионных колебаний SDSS. Результаты были впечатляющими: ИИ уменьшил неопределенность в измерении «комковатости» Вселенной более чем наполовину по сравнению с традиционными методами. Это достижение сродни проведению традиционного анализа с использованием в четыре раза большего количества данных, что значительно повышает эффективность данных.

Impact on Cosmic Mysteries

Прогресс ИИ в космологии заключается не только в совершенствовании существующих методов, но и в решении основных космических вопросов. Одной из таких загадок является напряжение Хаббла, которое относится к расхождениям между различными оценками постоянной Хаббла, меры скорости расширения Вселенной. Улучшенная точность, обеспечиваемая ИИ, может иметь решающее значение для разрешения этого напряжения и продвижения нашего понимания Вселенной.

По мере того, как новые обзоры, такие как европейский обзор Евклида, будут появляться в сети, методы на основе ИИ, разработанные командой CCA, будут играть важную роль в извлечении максимальной ценности из этих новых наборов данных. Способность эффективно анализировать и интерпретировать огромные объемы космических данных представляет собой значительный шаг вперед в наших поисках понимания фундаментальных параметров Вселенной.

• Таинственный объект движется из Млечного Пути со скоростью 1 миллион миль в час