[Научно-популярное, Физика, Астрономия] Исследователи ищут скрытые нити тёмной материи между галактиками с помощью машинного обучения
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Международная команда исследователей при помощи машинного обучения создала карту тёмной материи, показавшую ранее не открытые нитевидные структуры между галактиками. Тёмная материя занимает четверть массы Вселенной, но из-за отсутствия электромагнитного взаимодействия с другими объектами она не доступна прямому наблюдению и измерению. Нити из тёмной материи формируют космическую паутину. Паутина соединяет всё во Вселенной в космическую цепь. Путём гравитационного воздействия она определяет движение космических объектов. Исследователи хотят понять её природу, чтобы прогнозировать будущие события. Например, столкнутся ли в итоге галактики Млечный путь и Андромеда. Практическое изучение тёмной материи началось с проекта Dark Energy Survey (DES). Телескоп Виктора Бланко в Чили оснастили камерой Dark Energy Camera для наблюдением за космосом и проверки теории о существовании тёмной материи. К 2013 году камера начала работать, и уже в 2015 и в 2017 годах астрофизики создали первые подробные карты распределения космической паутины. До DES попытки составить карту тёмной материи проходили в рамках создания моделей Вселенной. Например, в 2014 году астрофизики из Кембриджа создали Illustris — видео-модель зарождения, эволюции и смерти Вселенной. При моделировании исследователи учитывали известные данные о тёмной матери.В новом исследовании для создания карты учёные использовали машинное обучение, которое прогнозирует распределение тёмной материи на основе известных данных о распределении и движении галактик. Для обучения своей модели учёные использовали Illustris, выделив похожие на Млечный путь галактики и перенеся в модель информацию об их движении и расположении. В итоге исследователи определили ключевые свойства галактик, необходимых для предсказания поведения тёмной материи. Например, радиальная скорость галактик. Далее учёные применили разработанную модель к реальным данным из каталога движения галактик Cosmicflow-3, содержащем информацию о 18 тысячах галактиках в окрестностях Млечного пути (200 мегапарсек). Обученная исследователями модель воспроизвела уже известные структуры Вселенной и показала прежде неизвестные нити тёмной материи, связывающие галактики. Подтверждение существования смоделированных структур требует дополнительных исследований. Совпадение созданной модели с подтверждённым данными указывает на то, что она подходит для поиска и прогноза поведения тёмной материи. Исследователи планируют сопоставить созданную карту с данными о выбросах энергии во Вселенной и добавить данные о мелких галактиках, полученные с орбитального телескопа «Джеймс Уэбб».
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение, Google Cloud Platform] Google запустила Vertex AI — объединеную платформу для машинного обучения
- [Анализ и проектирование систем, Работа с 3D-графикой, CAD/CAM, Софт] Российские BIM-технологии: проектирование генерального плана в Model Studio CS
- [Программирование, Машинное обучение] Автоматизация машинного обучения
- [Исследования и прогнозы в IT, Научно-популярное, Мозг] Ученые выяснили, как мозг укрепляет воспоминания во время сна
- [Космонавтика, Транспорт] Модуль «Наука» начинают готовить к запуску
- [Читальный зал, Робототехника, Научно-популярное, Биотехнологии] Хлопай ресницами и шагай: создание искусственных цилий, движимых магнитным полем
- [Читальный зал, Научно-популярное, Энергия и элементы питания, Физика] Чернобыль ч.9. Работа в условиях кардинальных изменений
- [Научно-популярное, Космонавтика, Будущее здесь] В поисках воды: НАСА отправит ровер VIPER на Луну для исследования водяного льда в 2023 году
- [Занимательные задачки, Обработка изображений, Научно-популярное, Искусственный интеллект] Самые креативные капчи: DOOM, приседания, ползунки, резисторы, матан
- [Научно-популярное, Биотехнологии, Здоровье, Будущее здесь] Ewige Kampf или как бороться с гомеопатией
Теги для поиска: #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_fizika (Физика), #_astronomija (Астрономия), #_kosmos (космос), #_galaktiki (галактики), #_teleskopy (телескопы), #_des, #_modelirovanie (моделирование), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_astrofizika (астрофизика), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
), #_fizika (
Физика
), #_astronomija (
Астрономия
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 17:16
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Международная команда исследователей при помощи машинного обучения создала карту тёмной материи, показавшую ранее не открытые нитевидные структуры между галактиками. Тёмная материя занимает четверть массы Вселенной, но из-за отсутствия электромагнитного взаимодействия с другими объектами она не доступна прямому наблюдению и измерению. Нити из тёмной материи формируют космическую паутину. Паутина соединяет всё во Вселенной в космическую цепь. Путём гравитационного воздействия она определяет движение космических объектов. Исследователи хотят понять её природу, чтобы прогнозировать будущие события. Например, столкнутся ли в итоге галактики Млечный путь и Андромеда. Практическое изучение тёмной материи началось с проекта Dark Energy Survey (DES). Телескоп Виктора Бланко в Чили оснастили камерой Dark Energy Camera для наблюдением за космосом и проверки теории о существовании тёмной материи. К 2013 году камера начала работать, и уже в 2015 и в 2017 годах астрофизики создали первые подробные карты распределения космической паутины. До DES попытки составить карту тёмной материи проходили в рамках создания моделей Вселенной. Например, в 2014 году астрофизики из Кембриджа создали Illustris — видео-модель зарождения, эволюции и смерти Вселенной. При моделировании исследователи учитывали известные данные о тёмной матери.В новом исследовании для создания карты учёные использовали машинное обучение, которое прогнозирует распределение тёмной материи на основе известных данных о распределении и движении галактик. Для обучения своей модели учёные использовали Illustris, выделив похожие на Млечный путь галактики и перенеся в модель информацию об их движении и расположении. В итоге исследователи определили ключевые свойства галактик, необходимых для предсказания поведения тёмной материи. Например, радиальная скорость галактик. Далее учёные применили разработанную модель к реальным данным из каталога движения галактик Cosmicflow-3, содержащем информацию о 18 тысячах галактиках в окрестностях Млечного пути (200 мегапарсек). Обученная исследователями модель воспроизвела уже известные структуры Вселенной и показала прежде неизвестные нити тёмной материи, связывающие галактики. Подтверждение существования смоделированных структур требует дополнительных исследований. Совпадение созданной модели с подтверждённым данными указывает на то, что она подходит для поиска и прогноза поведения тёмной материи. Исследователи планируют сопоставить созданную карту с данными о выбросах энергии во Вселенной и добавить данные о мелких галактиках, полученные с орбитального телескопа «Джеймс Уэбб». =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Научно-популярное ), #_fizika ( Физика ), #_astronomija ( Астрономия ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 17:16
Часовой пояс: UTC + 5