Một nhóm các nhà khoa học có thể đã tình cờ tìm ra một phương pháp hoàn toàn mới để nghiên cứu vũ trụ học.
Các nhà vũ trụ học thường xác định thành phần của vũ trụ bằng cách quan sát càng nhiều phần của nó càng tốt. Nhưng các nhà nghiên cứu này phát hiện ra rằng một thuật toán học máy có thể xem xét kỹ lưỡng một thiên hà được mô hình hóa đơn lẻ và dự đoán thành phần tổng thể của vũ trụ kỹ thuật số mà nó tồn tại - tương tự như phân tích một hạt cát ngẫu nhiên dưới kính hiển vi và xác định khối lượng của Âu-Á. Có vẻ như các cỗ máy đã phát hiện ra một mô hình mà trong tương lai có thể cho phép các nhà thiên văn học đưa ra những suy luận quy mô lớn về vũ trụ thực chỉ bằng cách nghiên cứu các khối cấu tạo cơ bản.
“Đây là một ý tưởng hoàn toàn khác. Thay vì đo hàng triệu thiên hà đó, bạn có thể chỉ lấy một thiên hà. Thật ngạc nhiên khi nó hoạt động, "Francisco Villaescuza-Navarro, một nhà vật lý thiên văn lý thuyết tại Viện Flatiron ở New York và là tác giả chính của bài báo cho biết.
Điều này không nên xảy ra. Khám phá đáng kinh ngạc nảy ra từ một bài tập mà Vilaescuza-Navarro giao cho Jupiter Dean, một sinh viên tại Đại học Princeton: xây dựng một mạng lưới thần kinh, dựa trên các thuộc tính của một thiên hà, có thể ước tính một vài thuộc tính vũ trụ. Thách thức chỉ đơn giản là giới thiệu Dean với máy học. Sau đó, họ nhận thấy rằng máy tính đang tính toán mật độ tổng của vật chất. "Tôi đã nghĩ rằng cậu học trò đã mắc sai lầm", Villaescuza-Navarro nói. "Thật sự mà nói thì có chút khó tin đối với tôi."
Các nhà nghiên cứu đã phân tích 2000 vũ trụ kỹ thuật số được tạo ra như một phần của Dự án Vũ trụ học và Vật lý Thiên văn với Mô hình Học máy (CAMELS). Những vũ trụ này có thành phần khác nhau, từ 10% đến 50% là vật chất, với phần còn lại là năng lượng tối, điều này khiến vũ trụ giãn nở ngày càng nhanh (Vũ trụ thực của chúng ta là khoảng / vật chất tối và nhìn thấy được và / năng lượng tối) . Khi quá trình mô phỏng tiến triển, vật chất tối và vật chất nhìn thấy được hợp nhất thành các thiên hà. Các mô phỏng cũng bao gồm việc xử lý thô các hiện tượng phức tạp như siêu tân tinh và vật phóng ra từ các lỗ đen siêu lớn.
Mạng thần kinh của Dean đã nghiên cứu gần 1 triệu thiên hà mô phỏng trong các vũ trụ kỹ thuật số khác nhau này. Từ góc độ thần thánh của mình, ông biết kích thước, thành phần, khối lượng của từng thiên hà và hơn một tá đặc điểm khác. Ông đã tìm cách liên hệ danh sách các con số này với mật độ vật chất trong vũ trụ mẹ.
Nó đã thành công. Khi được thử nghiệm trên hàng nghìn thiên hà mới từ hàng chục vũ trụ mà nó chưa khám phá trước đó, mạng nơ-ron có thể dự đoán mật độ vật chất vũ trụ với độ chính xác 10%. Villaescuza-Navarro nói: “Không quan trọng bạn đang nhìn vào thiên hà nào, không ai nghĩ rằng điều này có thể xảy ra”.
Cũng thú vị:
- Space Entertainment Enterprise sẽ khai trương một xưởng phim vũ trụ vào năm 2024
- Amazon Alexa sẽ là trợ lý kỹ thuật số của NASA trong sứ mệnh không gian Artemis I
Hiệu suất của thuật toán khiến các nhà nghiên cứu kinh ngạc vì các thiên hà vốn dĩ là những vật thể hỗn loạn. Một số được hình thành cùng một lúc, trong khi những con khác phát triển bằng cách ăn thịt những người hàng xóm của chúng. Các thiên hà khổng lồ có xu hướng giữ lại vật chất của chúng, trong khi các siêu tân tinh và lỗ đen trong các thiên hà lùn có thể đẩy ra hầu hết các vật chất nhìn thấy của chúng.
Một cách giải thích là "Vũ trụ và / hoặc các thiên hà bằng cách nào đó đơn giản hơn nhiều so với những gì chúng ta tưởng tượng." Nhóm nghiên cứu đã dành sáu tháng để cố gắng tìm hiểu làm thế nào mà mạng nơ-ron trở nên khôn ngoan như vậy. Họ đã kiểm tra để đảm bảo rằng thuật toán không chỉ tìm ra cách nào đó để lấy mật độ từ mã mô phỏng chứ không phải từ chính các thiên hà. Thông qua một loạt thí nghiệm, các nhà nghiên cứu đã hiểu cách thuật toán xác định mật độ vũ trụ. Bằng cách liên tục đào tạo lại mạng lưới, che giấu một cách có hệ thống các thuộc tính thiên hà khác nhau, họ tập trung vào các thuộc tính quan trọng nhất.
Mạng nơ-ron tiết lộ mối quan hệ phức tạp và chính xác hơn nhiều giữa khoảng 17 thuộc tính thiên hà và mật độ vật chất. Mối liên hệ này vẫn tồn tại bất chấp các vụ sáp nhập thiên hà, các vụ nổ sao và các vụ phun trào hố đen.
Nghiên cứu cho thấy, về lý thuyết, một nghiên cứu toàn diện về Dải Ngân hà và có lẽ một vài thiên hà lân cận khác có thể cho phép đo lường cực kỳ chính xác vật chất trong vũ trụ của chúng ta. Villaescuz-Navarro cho biết một thí nghiệm như vậy có thể cung cấp manh mối cho những con số khác có ý nghĩa vũ trụ, chẳng hạn như tổng khối lượng chưa biết của ba loại neutrino trong vũ trụ.
Các nhà nghiên cứu vui mừng vì mạng nơ-ron có thể tìm thấy các mẫu trong các thiên hà lộn xộn của hai mô phỏng độc lập. Khám phá kỹ thuật số làm nảy sinh khả năng rằng vũ trụ thực có thể có mối liên hệ tương tự giữa cái lớn và cái nhỏ.
Đây là một điều rất tốt. Nó thiết lập một kết nối giữa toàn bộ vũ trụ và một thiên hà.
Đọc thêm:
- Các nhà thiên văn học đã phát hiện ra một lớp tinh vân thiên hà mới
- Các nhà khoa học lần đầu tiên xác nhận sự hợp nhất kỳ dị của các lỗ đen