Нейронную сеть обучили искать темную материю

По мере того как космологи и астрофизики углубляются в самые темные уголки Вселенной, их потребность в все более мощных наблюдательных и вычислительных инструментах растет экспоненциально. В этот раз ученые создали нейронную сеть, которая поможет им анализировать массив наблюдений и выявлять признаки присутствия темной материи. Статья исследователей опубликована в Computational Astrophysics and Cosmology.

Гравитационное линзирование — один из самых перспективных инструментов, которым ученые получают информацию о геометрии Вселенной и росте космической структуры. Гравитация искажает изображения далеких галактик таким образом, что можно определить количество материи в прямой видимости в определенном направлении, и это дает возможность взглянуть на двумерную карту темной материи.

Большая часть материи во Вселенной — это темная материя, которую мы не можем видеть напрямую, поэтому мы должны использовать косвенные методы для изучения ее распределения. Но по мере роста экспериментальных и теоретических наборов данных, а также моделирования, необходимого для изображения и анализа этих данных, возникла новая проблема: эти симуляции становятся все более и более дорогостоящими.

Поэтому космологи часто прибегают к вычислительно более дешевым суррогатным моделям, которые имитируют дорогостоящее моделирование. Однако в последнее время достижения в области глубоких генеративных моделей, основанных на нейронных сетях открыли возможность построения более надежных и менее ручных суррогатных моделей для многих типов симуляторов, в том числе в космологии.

Используя нейронную сеть CosmoGAN, команда ученых смогла создать карты конвергенции, которые описываются — с высокой статистической достоверностью — той же статистикой, что и полностью смоделированные карты. Это значит что «машинные» карты практически неотличимы от тех, что составляются физиками на основе данных и требуют долгого и кропотливого труда. Открытие может послужить ключевым моментом, который определит развитие астрофизики на десятилетия вперед.