Tim naučnika razvio je CIGaRS, novi AI i simulacijski pristup koji koristi slike iz Rubin opservatorije da istovremeno modeluje svojstva domaćinskih galaksija, prašinu, frekvenciju supernova i kosmološke parametre. Metod omogućava preciznije određivanje udaljenosti pomoću supernova tipa Ia bez oslanjanja isključivo na spektroskopiju. Rešenje je posebno važno za predstojeći talas podataka iz LSST-a i objavljeno je 6. maja u Nature Astronomy.
„Kanibalske“ zvezde, veštačka inteligencija i Rubin opservatorija: kako novi AI-metod pomaže u rasvetljavanju tamne energije
The expansion of the universe due to dark energy with galaxies expanding like points on the skin of an inflating balloon. | Credit: Robert Lea (created with Canva)
Korišćenjem veštačke inteligencije i podataka iz revolucionarne Vera C. Rubin opservatorije, istraživači su razvili novi pristup koji ponovo definiše upotrebu tzv. standardnih sveća — supernova tipa Ia — za merenje kosmičkih udaljenosti i proučavanje tamne energije.
Supernove tipa Ia nastaju kada beli patuljak u dvostrukom sistemu "iskanibalizuje" materiju iz pratioca, dođe do nekontrolisane termonuklearne eksplozije i obično se potpuno uništi. Zbog toga što su u prošlosti smatrane veoma uniformnim, njihove maksima svetlosti koriste se za procenu udaljenosti galaksija i stope širenja univerzuma — ključni podatak za razumevanje ubrzanja koje pripisujemo tamnoj energiji.
Međutim, poslednjih dve decenije otkriveno je da svetlost supernova tipa Ia blago zavisi od okruženja — svojstava domaćinske galaksije, starosti zvezda i prisustva teških elemenata (u astronomiji poznatih kao metali) i prašine. Te sitne, ali značajne razlike uvode sistematske greške koje ograničavaju preciznost kosmoloških merenja.
Tim sa Univerziteta u Barseloni i saradnici predlažu okvir nazvan CIGaRS (combined inference and galaxy-related standardization). Umesto da se oslanja na spektroskopiju, CIGaRS radi na osnovu slika i numeričke, simulacijske inferencije: simultano modeluje svojstva domaćinskih galaksija, distribuciju metala i starosti zvezda, uticaj prašine, učestalost eksplozija kroz vreme i kosmološke parametre.
The Rubin Observatory looks out on the cosmos and a wealth of Type 1a supernovas. | Credit: NSF–DOE Vera C. Rubin Observatory/NOIRLab/SLAC/AURA/W. O'Mullane
„Moćan način modelovanja univerzuma je da ga simulirate na računaru,“ rekao je Raúl Jiménez (Univerzitet u Barseloni). „To omogućava variranje svih mogućih parametara i ispitivanje 'nepoznatih nepoznanica' sistematskih grešaka — što je ključni nedostajući sastojak u trenutnim pristupima modelovanju univerzuma.“
CIGaRS koristi završni, "end-to-end" pristup zasnovan na simulacijama koji može da obrađuje desetine hiljada supernova odjednom i izvlači puni kosmološki i astrofizički sadržaj iz slika bez pojednostavljenja koja uvode pristrasnosti. To je naročito važno za Legacy Survey of Space and Time (LSST), koji će Rubin opservatorija sprovoditi iz Čilea i koji će isporučiti ogroman talas slikovnih podataka o novim supernovama.
„Za razliku od drugih okvira koji zahtevaju analitička pojednostavljenja, naš pristup simulacije od početka do kraja bez kompromisa jedinstveno je sposoban da izvuče punu informaciju iz teško stečenih podataka Rubin opservatorije, izbegavajući zamke selekcionih i modelskih pristrasnosti,“ rekao je Konstantin Karchev (Univerzitet u Barseloni).
Rad koji opisuje ovaj pristup objavljen je 6. maja u časopisu Nature Astronomy. Ako se CIGaRS pokaže uspešnim na stvarnim podacima iz Rubin opservatorije, mogao bi značajno smanjiti sistematske greške u merenjima tamne energije i omogućiti preciznije razumevanje kosmološke prošlosti i budućnosti.
Zašto je ovo važno
Preciznije udaljenosti supernova tipa Ia znače bolji uvid u dinamiku širenja univerzuma i prirodu tamne energije. Pošto tamna energija trenutno čini oko 68% energetskog budžeta univerzuma i pokrenula je ubrzanje širenja pre oko 4 milijarde godina, bilo koje poboljšanje u standardizaciji ovih "sveća" ima direktan uticaj na najvažnija pitanja moderne kosmologije.
Napomena: Metod ne ukida potrebu za spektroskopijom u svim studijama — spektri i dalje daju detaljne fizičke informacije — ali CIGaRS omogućava pouzdana merenja čak i kada spektroskopija nije dostupna ili je ograničena, što je presudno za rad sa stotinama hiljada objekata iz LSST-a.
Pomozite nam da budemo bolji.
