私たちの宇宙はどのようにして誕生したのでしょうか?彼の前にはどんな運命が待っているのでしょうか？神秘的な無限は、暗黒物質と暗黒エネルギーに特別な謎を秘めています。ダークマターは宇宙を一つにまとめ、暗黒エネルギーは宇宙の広がりを助けます。しかし、広大な宇宙にはこれら 2 つの要素がいくつ存在するでしょうか?
宇宙: 研究者たちは暗黒物質を追跡中
宇宙の暗黒物質のモデルは現在、科学者にこの神秘的な物質の性質と内容についてのより多くの情報を提供することを目的としています。ソーシャルメディアの顔認識にも使用されているアルゴリズムである人工知能がこれを支援すると考えられています。夜空では顔を認識することはできませんが、AIも同様に活用できます。
逆算して暗黒物質についての洞察を得る
「Facebook はそのアルゴリズムを使用して、画像内の目、口、耳を見つけます。チューリッヒ工科大学の研究チームのトーマス・カプザック氏は、「私たちは暗黒物質と暗黒エネルギーの特徴的な兆候を探すためにそれを使用しています」と研究プロセスを説明しています。しかし、暗黒物質は望遠鏡の画像では見えません。しかし、それは他のすべての物質と共通点があります。それは、遠くの銀河から地球に到達する光線の経路を曲げるということです。これを「弱い重力レンズ」といいます。
天文学者は、この重力レンズの歪みを逆算して、この方法で質量マップを作成できます。これらは、暗黒物質が宇宙のどこにあるかを示しています。マップを理論的予測と比較して、データに適合する宇宙論モデルを見つけることができます。
AIは人間による計算よりも正確です
このようなアプローチには通常、相関関数が使用されます。しかし、研究チームはこの作業を代わりにコンピューターに任せました。機械学習アルゴリズムを備えた人工知能が使用されました。 AIは質量マップから暗黒物質情報を読み取る方法を教えられました。
- ニューラル ネットワークはトレーニングされ、宇宙をシミュレートするコンピューター生成データが入力されました。これは、宇宙論的パラメータが質量マップに対する正しい答えを提供するのに役立ちました。これらには、暗黒物質と暗黒エネルギーの関係が含まれていました。
- 質量マップは繰り返し分析されるため、AI は正しい構造を認識するように自らを訓練しました。
その結果、ニューラル ネットワークは人為的な統計よりも 30% 正確であることがわかりました。この精度と時間の節約は、天文学者にとって宇宙の暗黒物質の研究において大きな進歩をもたらします。 AI は、KiDS-450 データセットの暗黒物質研究に適用されました。
重力の代替理論を信じるなら、 宇宙の暗黒物質は単なる幻想です。研究者らは暗黒物質のない銀河を発見したと信じていた。しかし、それはおそらく単なる計算ミスでした。なぜこれまで暗黒物質による死者が出ていないのか疑問に思っている方のために言っておきます。科学者にはこれに対する理論があります。