Ошибка!

Показать Ошибка!

Забыли пароль?

Ошибка!

Ошибка!

Скрыть Ошибка!

Скрыть Ошибка!

Забыли пароль? Напишите ваш email и мы отправим письмо с инструкциями.

Ошибка!

Обратно

Закрыть

Окей, Google: сколько весит это скопление галактик?

Окей, Google: сколько весит это скопление галактик?
Прошло почти столетие с тех пор, как астроном Фриц Цвикки впервые рассчитал массу скопления Волосы Вероники - плотного скопления почти 1000 галактик. Но оценка массы чего-то такого огромного и плотного, не говоря уже о расстоянии 320 миллионов световых лет, сопряжена с определенными проблемами — тогда и сейчас.


Первоначальные измерения Цвикки и многие другие, сделанные после, страдают от ошибок, которые смещают массу в большую или меньшую сторону. Теперь, используя инструменты машинного обучения, команда под руководством физиков из Университета Карнеги-Меллона разработала метод глубокого обучения, который точно оценивает массу скопления Волосы Вероники (Abell 1656) и эффективно устраняет источники ошибок.

«Люди делали массовые оценки скопления Волосы Вероники в течение многих-многих лет. Но, показав, что наши методы машинного обучения согласуются с этими предыдущими массовыми оценками, мы укрепляем доверие к новым, очень мощным методам, которые пользуются популярностью в этой области космологии прямо сейчас», — сказал Мэтью Хо, аспирант пятого курса Центра космологии Мак-Вильямса физического факультета и член Института планирования искусственного интеллекта NSF Карнеги-Меллона для физики будущего.

Методы машинного обучения успешно используются в самых разных областях для поиска закономерностей в сложных данных, но в космологических исследованиях они закрепились лишь в последнее десятилетие. Для некоторых исследователей в этой области такие методы вызывают серьезную озабоченность: поскольку сложно понять внутреннюю работу сложной модели машинного обучения, можно ли им доверять в том, для чего они предназначены? Хо и его коллеги решили устранить эти сомнения в последнем исследовании, опубликованном в журнале Nature Astronomy.

Чтобы рассчитать массу скопления Волосы Вероники, Цвикки и другие использовали измерение динамической массы, в ходе которого они изучали движение или скорость объектов, вращающихся вокруг скопления, а затем использовали понимание гравитации для определения массы скопления. Но это измерение подвержено множеству ошибок. Скопления галактик существуют как узлы в огромной паутине материи, распределенной по всей Вселенной, и они постоянно сталкиваются и сливаются друг с другом, что искажает профиль скорости составляющих галактик. И поскольку астрономы наблюдают за скоплением с большого расстояния, между ними есть много других вещей, которые могут выглядеть и вести себя так, как будто являются частью скопления галактик, что может привести к искажению измерения массы. По словам Хо, недавние исследования достигли прогресса в количественной оценке и учете последствий этих ошибок, но методы, основанные на машинном обучении, предлагают инновационный подход, основанный на данных.


«Наш метод глубокого обучения изучает на основе реальных данных, какие измерения являются полезными, а какие нет», — сказал Хо, добавив, что их метод устраняет ошибки из-за взаимодействующих галактик (эффекты отбора) и учитывает различные формы галактик (физические эффекты). «Использование этих методов, основанных на данных, делает наши прогнозы более точными и автоматизированными».

«Один из основных недостатков стандартных подходов к машинному обучению заключается в том, что они обычно дают результаты без каких-либо неопределенностей», — добавил доцент физики Хай Трек, советник Хо. «Наш метод включает надежную байесовскую статистику, которая позволяет количественно оценить неопределенность наших результатов».

Хо и его коллеги разработали свой метод, настроив известный инструмент машинного обучения, называемый сверточной нейронной сетью, который представляет собой тип алгоритма глубокого обучения, используемого для распознавания изображений. Исследователи обучили модель, передав ей данные космологического моделирования Вселенной. Модель училась, глядя на наблюдаемые характеристики тысяч скоплений галактик, масса которых уже известна. После глубокого анализа того, как модель обрабатывает данные моделирования, Хо применил ее к реальной системе — скоплению Волосы Вероники, чья истинная масса неизвестна. Метод Хо рассчитал оценку массы, которая согласуется с большинством оценок массы, сделанных с 1980-х годов. Это первый раз, когда эта конкретная методология машинного обучения была применена к системе наблюдения.

«Чтобы повысить надежность моделей машинного обучения, важно проверить прогнозы модели на хорошо изученных системах», — сказал Хо. «В настоящее время мы проводим более тщательную и всестороннюю проверку нашего метода. Многообещающие результаты — это важный шаг к применению нашего метода на новых, неизученных данных».

Подобные модели будут иметь решающее значение в будущем, особенно когда крупномасштабные спектроскопические исследования, такие как Спектроскопический инструмент темной энергии, Обсерватория Веры С. Рубин и Евклид, начнут публиковать огромные объемы данных, которые они собирают о небе.

«Скоро у нас будет поток данных размером в петабайты, — пояснил Хо. «Это огромно. Люди не могут проанализировать это вручную. Поскольку мы работаем над созданием моделей, которые могут быть надежными оценщиками таких вещей, как масса, при этом уменьшая источники ошибок, еще одним важным аспектом стало то, что они должны быть вычислительно эффективными, если мы собираемся обрабатывать этот огромный поток данных из этих новых опросов. И это именно то, что мы пытаемся решить — использовать машинное обучение, чтобы улучшить наш анализ и сделать его быстрее».

Комментарии:

Еще нет комментариев, станьте первым коментатором!
Войдите на зайт или зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии!
1
Новая вакцина от болезни Лайма вступает в 3 фазу испытаний

Новая вакцина от болезни Лайма вступает в 3 фазу испытаний

Новая вакцина от болезни Лайма вот-вот вступит в завершающую фазу испытаний на людях. Если все пойдет хорошо, она может быть доступна к 2025 году, что сделает ее первой вакциной от болезни Лайма, появившейся на рынке почти за четверть века.

В клиническом испытании Фазы 3 планируется задействовать не менее 6000 участников на 50 участках по всему миру. Вакцина требует 3 доз, каждая из которых вводится с интервалом примерно в два месяца, с повторной ревакцинацией через год после первоначального протокола. Новая вакцина VLA15 нацелена на внешний поверхностный белок А (OspA) бактерий, вызывающих болезнь Лайма. Испытываемый состав являетс...
12.08.22 09:06
0
1
Сталкивающиеся галактики ослепляют на снимке Gemini North

Сталкивающиеся галактики ослепляют на снимке Gemini North

Новое впечатляющее изображение, полученное телескопом Gemini North на Гавайях, показывает пару взаимодействующих спиральных галактик NGC 4568 и NGC 4567 в момент начала их столкновения и слияния.

Эти галактики спутались взаимным гравитационным полем и примерно через 500 миллионов лет объединятся в единую эллиптическую галактику. Также на изображении видны светящиеся остатки сверхновой, обнаруженной в 2020 году.Gemini North, один из телескопов-близнецов Международной обсерватории Джемини, управляемой NOIRLab NSF, наблюдал начальные стадии космического столкновения примерно в 60 миллионах св...
11.08.22 07:46
0
0
Обнаружен новый слабый, далекий и холодный коричневый карлик

Обнаружен новый слабый, далекий и холодный коричневый карлик

С помощью космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST) международная группа астрономов обнаружила слабый, далекий и холодный коричневый карлик. Объект, получивший обозначение GLASS-JWST-BD1, оказался примерно в 31 раз массивнее Юпитера.

Коричневые карлики являются промежуточными объектами между планетами и звездами. Астрономы в целом согласны с тем, что это субзвездные объекты, занимающие диапазон масс от 13 до 80 масс Юпитера. Один подкласс коричневых карликов (с эффективной температурой от 500 до 1500 К) известен как Т-карлики и представляет собой самые холодные и наименее яркие из обнаруженных до сих пор подзвездных объектов. ...
10.08.22 10:25
0
-1
Гидрогель заполняет хирургические полости и предотвращает рак мозга

Гидрогель заполняет хирургические полости и предотвращает рак мозга

Глиобластома — одна из самых смертельных форм рака, часто возвращающаяся с удвоенной силой после операции по ее удалению. Исследователи из Университета Висконсин-Мэдисон разработали иммуностимулирующий гидрогель, который можно вводить в мозг после операции для удаления оставшихся раковых стволовых клеток.

Показатели выживаемости при глиобластоме являются одними из самых низких среди всех видов рака: менее 5% пациентов выживают через 5 лет после постановки диагноза. Во многом это связано с тем, что этот рак мозга имеет тенденцию возвращаться после хирургического удаления опухоли, поскольку стволовые клетки глиомы остаются для формирования новых опухолей. «Одной из характеристик глиобластомы являетс...
09.08.22 08:08
0
1
Сталкивающиеся галактики ослепляют на снимке Gemini North

Сталкивающиеся галактики ослепляют на снимке Gemini North

Новое впечатляющее изображение, полученное телескопом Gemini North на Гавайях, показывает пару взаимодействующих спиральных галактик NGC 4568 и NGC 4567 в момент начала их столкновения и слияния.

Эти галактики спутались взаимным гравитационным полем и примерно через 500 миллионов лет объединятся в единую эллиптическую галактику. Также на изображении видны светящиеся остатки сверхновой, обнаруженной в 2020 году.Gemini North, один из телескопов-близнецов Международной обсерватории Джемини, управляемой NOIRLab NSF, наблюдал начальные стадии космического столкновения примерно в 60 миллионах св...
11.08.22 07:46
0
0
Обнаружен новый слабый, далекий и холодный коричневый карлик

Обнаружен новый слабый, далекий и холодный коричневый карлик

С помощью космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST) международная группа астрономов обнаружила слабый, далекий и холодный коричневый карлик. Объект, получивший обозначение GLASS-JWST-BD1, оказался примерно в 31 раз массивнее Юпитера.

Коричневые карлики являются промежуточными объектами между планетами и звездами. Астрономы в целом согласны с тем, что это субзвездные объекты, занимающие диапазон масс от 13 до 80 масс Юпитера. Один подкласс коричневых карликов (с эффективной температурой от 500 до 1500 К) известен как Т-карлики и представляет собой самые холодные и наименее яркие из обнаруженных до сих пор подзвездных объектов. ...
10.08.22 10:25
0
3
Никаких следов ореолов темной материи

Никаких следов ореолов темной материи

Согласно стандартной космологической модели, подавляющее большинство галактик окружено ореолом из частиц темной материи. Это гало невидимо, но его масса оказывает сильное гравитационное притяжение на соседние галактики. Новое исследование ставит под сомнение этот взгляд на Вселенную.

Результаты показывают, что карликовые галактики второго ближайшего к Земле скопления галактик, скопления Печи, не содержат ореолов темной материи. Исследование, проведенное Боннским университетом (Германия) и Университетом Сент-Эндрюс (Шотландия), появилось в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.Карликовые галактики — это маленькие, слабые галактики, которые обычно можно найти...
07.08.22 13:57
1
0
Продолжительность земных дней загадочным образом увеличивается

Продолжительность земных дней загадочным образом увеличивается

Атомные часы в сочетании с точными астрономическими измерениями показали, что продолжительность дня внезапно увеличивается, и ученые не знают, почему.

Это оказывает решающее влияние не только на наш хронометраж, но и на такие вещи, как GPS и другие технологии, которые управляют современной жизнью.За последние несколько десятилетий вращение Земли вокруг оси, определяющее продолжительность дня, ускорилось. Эта тенденция делает наши дни короче. Фактически, в июне 2022 года мы установили рекорд самого короткого дня за последние полвека или около тог...
07.08.22 13:21
0