La Dark Energy Survey rivoluziona la cosmologia con l’IA

La sonda Dark Energy Survey (DES) ha contribuito a migliorare significativamente la nostra conoscenza dell’Universo raddoppiando la precisione delle misurazioni dell’energia oscura, grazie a un’analisi innovativa che ha combinato l’intelligenza artificiale (IA) con tecniche di simulazione avanzate.

Una mappa della materia derivata da uno degli universi simulati. Le aree più chiare della mappa mostrano le regioni in cui la materia oscura è più densa. Questi corrispondono ai superammassi di galassie. Le macchie scure, quasi nere, sono vuoti cosmici, i grandi spazi vuoti tra gli ammassi di galassie. Credito: Niall Jeffrey et al
Una mappa della materia derivata da uno degli universi simulati. Le aree più chiare della mappa mostrano le regioni in cui la materia oscura è più densa. Questi corrispondono ai superammassi di galassie. Le macchie scure, quasi nere, sono vuoti cosmici, i grandi spazi vuoti tra gli ammassi di galassie. Credito: Niall Jeffrey et al

La Dark Energy Survey esclude nuovi modelli dell’Universo

Un team di ricerca guidato dall’University College London (UCL) ha utilizzato l’intelligenza artificiale (IA) per ottenere una migliore comprensione dell’energia oscura. L’IA è stata impiegata per analizzare una mappa dettagliata della materia oscura e visibile nell’Universo, risalente agli ultimi sette miliardi di anni.

Lo studio, condotto dalla collaborazione Dark Energy Survey e pubblicato su arxiv, ha consentito ai ricercatori di escludere modelli dell’Universo che in precedenza avrebbero potuto essere concepibili.

L’energia oscura è una componente misteriosa dell’Universo che ne sta accelerando l’espansione. Si stima che essa costituisca circa il 70% del contenuto dello stesso, mentre la materia oscura, una componente invisibile che attrae le galassie, ne costituisce il 25%, e la materia ordinaria solo il 5%.

L’autore principale, il dottor Niall Jeffrey (UCL Physics & Astronomy), ha dichiarato: “Utilizzando l’intelligenza artificiale per apprendere da universi simulati al computer, abbiamo aumentato la precisione delle nostre stime delle proprietà chiave dell’Universo di un fattore due. Per ottenere un miglioramento senza queste nuove tecniche, avremmo bisogno di una quantità di dati quattro volte superiore che equivarrebbe a mappare altre 300 milioni di galassie”.

Il coautore Dr. Lorne Whiteway (UCL Physics & Astronomy) ha dichiarato: “I nostri risultati sono in linea con la migliore previsione attuale dell’energia oscura come una “costante cosmologica” il cui valore non varia nello spazio o nel tempo. Tuttavia, consentono anche la flessibilità affinché una spiegazione diversa sia corretta. Ad esempio, potrebbe ancora darsi che la nostra teoria della gravità sia sbagliata”.

Astrophysics Universe1

La mappa del Dark Energy Survey svela l’Universo con la lente gravitazionale

Un’analisi aggiornata della mappa Dark Energy Survey (DES) ha fornito ulteriori indizi su una possibile discrepanza tra la distribuzione della materia nell’Universo e la teoria della relatività generale di Einstein.

La mappa del Dark Energy Survey è stata ottenuta attraverso un metodo chiamato lente gravitazionale debole, ovvero osservando come la luce proveniente da galassie distanti è stata piegata dalla gravità della materia nel suo percorso verso la Terra.

La collaborazione ha analizzato le distorsioni nella forma di 100 milioni di galassie per dedurre la distribuzione di tutta la materia, sia oscura che visibile, in primo piano di quelle galassie. La mappa risultante copriva un quarto del cielo nell’emisfero australe.

Per il nuovo studio, i ricercatori hanno utilizzato supercomputer finanziati dal governo britannico per eseguire simulazioni di diversi universi basati sui dati della mappa della materia del Dark Energy Survey. Ogni simulazione ha avuto alla base un diverso modello matematico dell’Universo.

I ricercatori hanno creato mappe della materia da ciascuna di queste simulazioni. È stato utilizzato un modello di apprendimento automatico per estrarre le informazioni nelle mappe rilevanti per i modelli cosmologici. Un secondo strumento di apprendimento automatico, imparando dai numerosi esempi di universi simulati con diversi modelli cosmologici, ha esaminato i dati reali osservati e ha fornito le probabilità che qualsiasi modello cosmologico fosse il vero modello del nostro Universo.

Questa nuova tecnica ha consentito ai ricercatori di utilizzare molte più informazioni dalle mappe di quanto sarebbe stato possibile con il metodo precedente.

Le simulazioni sono state eseguite sulla struttura DiRAC High Performance Computing (HPC), finanziata dal Science and Technology Facilities Council (STFC) del Regno Unito.

La Dark Energy Survey

Dark Energy Survey e future esplorazioni in cosmologia

La prossima fase dei progetti sull’Universo oscuro – inclusa la missione Euclid dell’Agenzia spaziale europea (ESA), lanciata la scorsa estate – aumenterà notevolmente la quantità di dati che abbiamo sulle strutture su larga scala dell’Universo, aiutando i ricercatori a determinare se l’inaspettata regolarità dell’Universo è un segno che gli attuali modelli cosmologici sono sbagliati o se esiste un’altra spiegazione per questo. Attualmente, questa regolarità è in contrasto con quello che sarebbe stato previsto sulla base dell’analisi del fondo cosmico a microonde (CMB), la luce rimasta dal Big Bang.

La collaborazione del Dark Energy Survey, di cui l’UCL è membro fondatore, è ospitata dal Fermi National Accelerator Laboratory (Fermilab) del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti e coinvolge più di 400 scienziati provenienti da 25 istituzioni in sette nazioni.

La ricerca ha catalogato centinaia di milioni di galassie, utilizzando fotografie del cielo notturno scattate dalla Dark Energy Camera da 570 megapixel, una delle fotocamere digitali più potenti al mondo, in sei anni (dal 2013 al 2019). La fotocamera, il cui correttore ottico è stato costruito presso l’UCL, è montata su un telescopio presso l’Osservatorio interamericano Cerro Tololo della National Science Foundation in Cile.

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