Credit: Tsunehiko Kato, ARC and SDSS, NAOJ Four-Dimensional Digital Universe Project

Introduzione

L’origine di come l’Universo ha creato i suoi spazi vuoti e i suoi filamenti può ora essere studiata in pochi secondi dopo che i ricercatori hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale chiamato Dark Emulator. I ricercatori sperano di applicare il loro strumento utilizzando i dati dei prossimi sondaggi degli anni ’20, consentendo studi più approfonditi sull’origine dell’Universo. I dettagli del loro studio sono stati pubblicati su Astrophysical Journal.

La struttura dell’Universo

I progressi nei telescopi hanno permesso ai ricercatori di studiare l’Universo con maggiori dettagli e di stabilire un modello cosmologico standard che spiega contemporaneamente i vari avvenimenti che si osservano. Ma ci sono molte cose che i ricercatori non capiscono ancora. Sorprendentemente, la maggior parte dell’Universo è costituito da materia oscura ed energia oscura, di cui nessuno è stato in grado di identificarne la natura. 

Una strada promettente per risolvere questi misteri è la struttura dell’Universo. L’universo di oggi, se osservato da molto lontano, è costituito da filamenti in cui le galassie si raggruppano e vuoti in cui non sembra esserci nulla (immagine 1). La scoperta del fondo cosmico a microonde ha dato ai ricercatori un’istantanea di come appariva l’Universo vicino al suo inizio,

Immagine 1: Il modo in cui le galassie si raggruppano nell’Universo è chiarito in questa immagine dell’Universo come osservato da Sloan Digital Sky Survey (SDSS). I punti gialli rappresentano la posizione delle singole galassie, mentre il cerchio arancione mostra l’area dell’Universo che copre 1 miliardo di anni luce. Al centro c’è la Terra, e attorno ad essa c’è una mappa tridimensionale di dove si trovano diverse galassie. L’immagine rivela come le galassie non sono distribuite uniformemente in tutto l’Universo e come si raggruppano insieme per creare aree chiamate filamenti o sono completamente assenti in aree chiamate vuoti. (Credito: Tsunehiko Kato, ARC e SDSS, NAOJ Four-Dimensional Digital Universe Project)

Un team di ricercatori, tra cui il professor Takahiro Nishimichi, professore associato dell’Istituto Yukawa per il progetto di fisica teorica dell’Università di Kyoto ed il Kavli Institute (Kavli IPMU), con Masahiro Takada principale ricercatore, hanno utilizzato i supercomputer di simulazione astrofisica più veloci al mondo ATERUI e ATERUI II per sviluppare il Dark Emulator. L’uso dell’emulatore sui dati registrati da alcune delle più grandi osservazioni del mondo, consente ai ricercatori di studiare le possibilità riguardanti l’origine delle strutture cosmiche e come la distribuzione della materia oscura potrebbe essere cambiata nel tempo.

Immagine 2: il design concettuale del Dark Emulator. 
A sinistra: un esempio dell’universo virtuale creato dal supercomputer “ATERUI II”. 
Mostra la distribuzione di circa 10 miliardi di particelle in un volume che comprende circa 4,9 miliardi di anni luce evoluti fino ad oggi. 
Ci vogliono circa 2 giorni usando 800 core CPU in “ATERUI II”. 
Centro: l’architettura di Dark Emulator. 
Impara la corrispondenza tra i parametri cosmologici fondamentali impiegati all’inizio di una simulazione e i suoi risultati basati su un’architettura di apprendimento automatico con implementazione ibrida di più metodi statistici. 
Dopo l’allenamento, la macchina ora prevede immediatamente con precisione i segnali osservativi attesi per una nuova serie di parametri cosmologici senza eseguire una nuova simulazione. 
Questo ci consente di ridurre drasticamente il costo computazionale necessario per l’estrazione dei parametri cosmologici dai dati osservativi. 
(Credito: YITP, NAOJ)

Abbiamo creato un database straordinariamente grande utilizzando un supercomputer, che ci ha impiegato tre anni per terminare, ma ora possiamo ricrearlo su un laptop in pochi secondi. Sento che esiste un grande potenziale nella scienza dei dati. Usando questo risultato, spero che possiamo fare il possibile per scoprire il più grande mistero della fisica moderna: scoprire cos’è l’energia oscura. Penso anche che questo metodo che abbiamo sviluppato sarà utile in altri campi come le scienze naturali o le scienze sociali “, afferma l’autore principale Nishimichi.

Machine learning

Questo strumento utilizza un aspetto dell’intelligenza artificiale chiamato machine learning. Modificando diverse importanti caratteristiche dell’Universo, come quelle della materia oscura e dell’energia oscura, ATERUI e ATERUI II hanno creato centinaia di universi virtuali. Il Dark Emulator apprende dai dati e prevede i risultati per nuove serie di caratteristiche senza dover creare simulazioni completamente nuove ogni volta. Quando è stato realizzato un test con i dati della vita reale, questo strumento è stato in grado di prevedere con successo gli effetti delle lenti gravitazionali deboli nei rilevamenti con l’Hyper Suprime-Cam, insieme ai modelli di distribuzione della galassia tridimensionale registrati nello Sloan Digital Sky Survey con una precisione tra il 2 e 3 per cento, in pochi secondi. In confronto, eseguire simulazioni individualmente attraverso un supercomputer senza AI, richiederebbe diversi giorni.

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