Моделирование межгалактической среды Вселенной
Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) возглавил разработку новой численной процедуры для воспроизведения межгалактической среды, полученной в результате космологического моделирования 100 000 часов вычислений с использованием больших данных и методов машинного обучения. Благодаря этому алгоритму, названному Hydro-BAM, исследователи смогли использовать иерархию взаимосвязей между свойствами темной материи, ионизированного газа и межгалактического нейтрального водорода, составляющими крупномасштабную структуру нашей Вселенной.
Представление иерархической модели ингредиентов, составляющих крупномасштабную вселенную. Благодаря вычислительной модели связи между количествами межгалактического газа, темной материи и нейтрального водорода позволяют исследователям предсказать абсорбционный поток леса Лайман-альфа, структуру линий в спектрах далеких галактик и квазаров, которая возникает, когда свет, излучаемый этими объектами, поглощается на своем пути облаками газообразного водорода. Кредит: Франческо Синигалья
Исследование воспроизвело с высокой точностью так называемые леса Лайман-альфа, узор из линий в спектрах далеких галактик и квазаров, который возникает, когда свет, излучаемый этими объектами, поглощается облаками газообразного водорода на своем пути. Анализ этих лесов имеет фундаментальное значение для продвижения нашего понимания Вселенной в целом. Исследование привело к публикации двух статей в The Astrophysical Journal.
Текущие наблюдения показывают, что во всей нашей Вселенной преобладает темная материя и темная энергия, которых гораздо больше, чем обычной или барионной материи. Барионная материя составляет всего 5% всей массы Вселенной. Напротив, темная материя составляет примерно 27% космоса. Остальные 68% составляют темная энергия, которая отвечает не только за расширение Вселенной, но и за ее постоянное ускорение.
Стандартная космологическая модель предполагает, что организация Вселенной в самых больших масштабах зависит от взаимодействия этих компонентов. Действительно, современное численное моделирование начинает обеспечивать реалистичное моделирование этих процессов. Однако остается большое количество неопределенностей.
Чтобы получить надежные теоретические предсказания, ученым необходимо выполнить большое количество численных симуляций, охватывающих большой космологический объем и основанных на различных возможных моделях, включающих все соответствующие физические процессы. Эти «виртуальные вселенные» служат испытательными полигонами для изучения космологии. Однако моделирование является дорогостоящим в вычислительном отношении, и современные вычислительные средства могут исследовать только небольшие космические объемы по сравнению с объемами, охватываемыми текущими и будущими наблюдательными кампаниями.
Большие данные и ИИ для расшифровки вселенной
В сотрудничестве с группой из Института астрофизики Канарских островов (IAC) под руководством Франсиско-Шу Китауры и другой группы из Университета Осаки под руководством Кентаро Нагаминэ были разработаны новые стратегии, позволяющие воссоздавать быстрые и подробные вычислительные модели на образование и эволюция Вселенной.
«Мы прилагаем особые усилия для разработки методов машинного обучения, чтобы ускорить весь процесс, сократить вычислительные затраты и эффективно запустить многие из этих симуляций», — говорит Франческо Синигалья, совместный доктор философии, студент Университета Ла-Лагуна (Тенерифе, Испания) и МАК и Университета Падуи (Италия), первый автор обеих публикаций.
В частности, команда IAC разработала новый алгоритм под названием Hydro-BAM, который сочетает в себе передовые концепции теории вероятностей, машинного обучения и космологии. Алгоритм производит точные прогнозы всего за несколько десятков секунд, что эквивалентно более дорогостоящему гидродинамическому моделированию, которое занимает около 100 000 часов на суперкомпьютере. «Алгоритм представляет собой около 100 000 строк кода, написанных в IAC в результате многолетней работы нескольких исследователей, примерно столько же, сколько первая версия Photoshop», — отмечает Франсиско-Шу Китаура, исследователь IAC.
«Цель этих исследований — уточнить наше понимание крупномасштабной структуры Вселенной и получить информацию о ее эволюции в течение космического времени путем моделирования и наблюдения барионных величин», — говорит Андрес Балагера Антолинес, исследователь IAC и один из главных разработчики кода Hydro-BAM. «Наши методы направлены на воспроизведение наблюдаемой Вселенной посредством детальной оценки различных и сложных статистических связей между трехмерным распределением темной материи и видимой материи, такой как галактики и межгалактический газ».
Газовые деревья раскрывают космический лес
Используя эту новую вычислительную процедуру, исследователи обратились к связи с наблюдаемой Вселенной. «Мы выполнили исчерпывающий постобработочный анализ наших гидродинамических симуляций, заставив миллионы виртуальных наблюдателей смоделировать лес Лайман-альфа, наблюдаемый при поглощении лучей квазара», — описывает Икко Симузу, ранее работавший в Университете Осаки (сейчас в Сикоку). Университет Гакуин).
Этот рисунок получается, когда «деревья» газообразного водорода, разбросанные по всей Вселенной, поглощают свет, излучаемый этими далекими объектами. Таким образом, ученые могут видеть четкие линии поглощения, соответствующие облакам на разных расстояниях и, таким образом, показывающие разный возраст Вселенной, а также предоставляющие информацию о межгалактической среде.
«Прорыв произошел, когда мы поняли, что связи между количествами межгалактического газа, темной материи и нейтрального водорода, которые мы пытались смоделировать, хорошо организованы иерархическим образом», — говорит Синигалья. «Ионизированный газ имеет распределение в пространстве, очень похожее на распределение темной материи, а нейтральный водород определяется распределением ионизированного газа; кроме того, совместное распределение ионизированного газа и нейтрального водорода дает нам информацию о тепловом состоянии газа и позволяет прогнозировать поток поглощения леса Лайман-альфа», — заключает он.
«Наши работы в этой области оказывают большое влияние на научное сообщество, и с нами связывались группы мирового уровня», — говорит Китаура. Несмотря на свой успех, авторы говорят, что исследование только начинается, и планируют создать тысячи смоделированных вселенных, включая барионную физику, что должно позволить провести всесторонний анализ данных обзоров галактик, таких как DESI, WEAVE-JPAS и проект Subaru PFS. В частности, результаты этого исследования позволят ученым провести беспрецедентный анализ массивных наборов данных о лесах Лайман-альфа, что позволит нам устранить возможные противоречия космологических моделей, полученных с помощью различных наблюдательных зондов.
