Miliony explodujících hvězd by mohly brzy odhalit tajemství temné energie

Foto: AI/ScienceDaily.com

Úvod do nového kosmického detektiva

Vědci představili nový mocný nástroj poháněný umělou inteligencí, který by mohl dramaticky zpřesnit náš pohled na vesmír a tajemnou sílu známou jako temná energie.

Autor původního článku: redakce

Výzkumníci z Institutu kosmických věd Univerzity v Barceloně (ICCUB) vyvinuli novou techniku, která by mohla výrazně zlepšit, jak vědci studují expanzi vesmíru a zkoumají tajemnou sílu známou jako temná energie. Publikováno v časopise Nature Astronomy, výzkum představuje rámec nazvaný CIGaRS, který dokáže extrahovat mnohem více informací z typu Ia supernov, mocných hvězdných explozí používaných k měření obrovských kosmických vzdáleností.

Význam supernov typu Ia

Supernovy typu Ia se vyskytují, když explodují bílí trpaslíci. Protože tyto exploze dosahují téměř stejné vnitřní jasnosti, astronomové je používají jako „standardní svíčky“: porovnáním jejich skutečné jasnosti s tím, jak jasně se jeví ze Země, mohou vědci vypočítat jejich vzdálenost. Tato měření hrála klíčovou roli v objevu, že vesmír se rozpíná zrychlujícím se tempem. Vědci toto zrychlení připisují temné energii, jedné z nejvýznamnějších nevyřešených otázek moderní fyziky.

Jak hostitelské galaxie ovlivňují měření supernov

Během posledních 20 let astronomové zjistili, že pozorovaná jasnost supernovy je ovlivněna galaxií, ve které se nachází. Supernovy nalezené ve starších nebo masivnějších galaxiích se mohou jevit mírně odlišně od těch, které se vyskytují v mladších nebo méně masivních galaxiích. Vědci obvykle tyto rozdíly zohledňují pomocí relativně jednoduchých korekčních metod. I když jsou užitečné, tyto aproximace mohou omezit přesnost měření vzdáleností a tím i přesnost kosmologických studií.

Sjednocený model supernov a vesmíru

Nový rámec řeší tuto výzvu modelováním více faktorů současně. Místo toho, aby každý komponent byl zpracován samostatně, výzkumníci vytvořili jeden integrovaný model, který zahrnuje samotné exploze supernov, jejich hostitelské galaxie, prach, který mění jejich světlo, změny v míře supernov v průběhu kosmické historie a dokonce i expanzi vesmíru. Tím, že všechny tyto ingredience propojí v jednom statistickém a fyzikálním rámci, tým dokáže zachytit vztahy, které jsou často přehlíženy, když jsou jednotlivé části analyzovány odděleně.

„Mocný způsob modelování vesmíru je simulovat ho ab initio v počítači pomocí Bayesovské inference,“ říká Raúl Jiménez (ICREA-ICCUB), spoluautor studie. „To poskytuje způsob, jak měnit všechny možné parametry současně a předpovídat, v jakém vesmíru žijeme. Navíc, díky této schopnosti, lze zkoumat možné ‚neznámé neznámé‘ systematiky a pochopit jejich vliv. Dopad těchto systematik na naši inferenci je pravděpodobně nejdůležitější chybějící složkou v současných přístupech k modelování vesmíru.“

Použití umělé inteligence k analýze kosmu

Vytvoření takového komplexního modelu by normálně vyžadovalo obrovský výpočetní výkon. Aby byl přístup praktický, výzkumníci se obrátili na moderní techniku nazvanou inference založená na simulaci. Proces začíná tím, že vědci generují velké množství simulovaných vesmírů na základě fyzikálních modelů. Neuronová síť (typ umělé inteligence) se pak učí, jak simulovaná pozorování souvisejí s fyzikálními vlastnostmi, které je vyprodukovaly. Jakmile je systém vytrénován, může porovnávat skutečná astronomická pozorování se svými simulacemi a určit nejpravděpodobnější základní parametry.

Přesné vzdálenosti galaxií pouze z obrazů

Jedním z nejvýznamnějších zjištění studie je, že rámec dokáže určit vzdálenosti galaxií (redshifty) s vysokou přesností pouze pomocí obrazových dat. Redshift měří, jak moc bylo světlo galaxie nataženo, když se vesmír rozpíná. Poskytuje informace jak o vzdálenosti galaxie, tak o tom, jak daleko zpět v čase ji pozorujeme. Podle výzkumníků nová metoda poskytuje odhady redshiftu s přesností srovnatelnou se spektroskopickými měřeními, ale bez nutnosti spekter.

Připraveno na příval dat z Rubinova observatoře

Vera C. Rubin Observatory, která je v současnosti budována v Chile, by měla brzy zahájit desetiletý průzkum oblohy. Během této mise objeví bezprecedentní počet supernov. Přibližně 99 % těchto objektů bude pozorováno pouze fotometricky, což znamená prostřednictvím obrazů pořízených v různých barvách namísto podrobných spekter. Rámec CIGaRS byl vyvinut speciálně s ohledem na tuto výzvu.

„Na rozdíl od jiných rámců, které vyžadují analytická zjednodušení, náš přístup založený na inferenci bez kompromisů od začátku do konce je jedinečně schopen extrahovat veškeré kosmologické a astrofyzikální informace z těžce získaných dat Rubinovy observatoře, zatímco se vyhýbá úskalím výběrových a modelovacích zkreslení,“ říká Konstantin Karchev (ICCUB-SISSA Trieste), hlavní autor studie.

Vhledy do vzniku supernov typu Ia

Přínosy přesahují měření temné energie. Rámec také poskytuje nové informace o původu samotných supernov typu Ia. Rekonstruováním, jak se míry výskytu supernov mění s věkem hvězd v různých galaxiích, model pomáhá vědcům zkoumat dlouholeté otázky o systémech, které nakonec tyto exploze produkují.

Výzkumníci zjistili, že kombinace simulací založených na fyzice s umělou inteligencí může překonat několik omezení současných kosmologických metod. Odhadují, že přístup by mohl zlepšit kosmologická omezení až čtyřnásobně ve srovnání s tradičními technikami, které závisí pouze na relativně malém vzorku spektroskopicky pozorovaných supernov.

Jak se Rubinova observatoř připravuje na zahájení nové éry astronomických objevů, nástroje jako CIGaRS by mohly pomoci vědcům extrahovat maximální množství informací z jejích pozorování a získat hlubší porozumění vesmíru.

Mohlo by vás zajímat

• Revoluce v astronomii: 390 detekcí gravitačních vln odhaluje skryté černé díry
• Temná energie přežila velkou výzvu, vesmír se stále zrychluje
• Magnetická pole mohou být klíčem k formování dvojhvězd

Původní článek: Millions of exploding stars could soon reveal dark energy’s secrets