Нейросеть поможет найти темную материю

Новый подход анализа астрофизических карт на 30% точнее классических методов.

Исследователи из Швейцарии предложили объединить достижения в области физики и разработки искусственного интеллекта для поиска темной материи и темной энергии. Новая нейросеть будет анализировать снимки Вселенной и выделять наиболее подходящие для исследования точки.

Пока ученые не объяснили строение темной материи и темной энергии, невозможно построить полную картину мира и ответить на один из основных фундаментальных вопросов физики — как устроена вселенная.

В новой работе исследователи применили технологии компьютерного зрения схожие с теми, которые использует Facebook для распознавания лиц на снимках.

Темную материю нельзя зафиксировать в явном виде с помощью телескопов. Поэтому ученые обучили нейросеть выделять в огромном наборе данных ту информацию, которая косвенным образом может указывать на присутствие темной материи.

Один из основных признаков — это искривления потоков света от других звезд и галактик, которые происходят из-за воздействия сгустков темной материи. На снимках телескопов такие артефакты похожи на размытие удаленных объектов в жаркий день.

Основываясь на выявленных искривлениях астрофизики создают карты распределения темной материи, а затем смотрят какая теоретическая модель лучше объясняет результат.

Раньше такие поиски проводили с помощью классических методов статистического анализа. Когда к работе подключили нейросеть, она оказалась на 30% точнее традиционных методов. Таким образом, благодаря использованию искусственного интеллекта ученые могут сократить время и стоимость исследований.

После полноценного обучения нейросети, ее применили для анализа карт темной материи из набора данных KiDS-450.