Cientistas usam IA para decifrar precisão do universo em pequenos detalhes galácticos
São PauloTítulo envolvente: Nova Técnica Baseada em IA Revoluciona Medição do Universo
Astrofísicos criaram uma nova maneira de usar a inteligência artificial para medir com precisão os fatores-chave que definem o universo. O trabalho, realizado pelo Instituto Flatiron e seus parceiros, utiliza IA para encontrar informações ocultas na distribuição das galáxias. Este novo método oferece medições muito mais precisas desses fatores em comparação com os métodos antigos.
Os seis principais parâmetros cosmológicos explicam características fundamentais do universo, incluindo:
- A quantidade de matéria comum
- A quantidade de matéria escura
- A quantidade de energia escura
- Condições após o Big Bang, incluindo a opacidade do universo recém-nascido
- Se a massa no cosmos está distribuída uniformemente ou concentrada em grandes aglomerados
Cosmólogos costumam estudar a distribuição em grande escala das galáxias para estimar parâmetros cósmicos importantes. Porém, novos avanços mostram que detalhes em pequena escala também podem fornecer informações valiosas sobre esses parâmetros. Para explorar esses dados, pesquisadores do Flatiron Institute e da Universidade de Princeton criaram um método chamado Inferência Baseada em Simulação de Galáxias (SimBIG). Eles usaram um modelo de IA treinado em universos simulados para compreender as relações entre o agrupamento de galáxias em pequena escala e os parâmetros cosmológicos.
SimBIG tem uma grande vantagem, pois necessita de muito menos universos simulados que os métodos anteriores. Com apenas 2.000 simulações do Quijote suite, o modelo de IA atingiu alta precisão. Isso economiza muito tempo e poder computacional. O modelo foi aprimorado fazendo com que os dados simulados se parecessem com os dados reais das sondagens galácticas, incluindo falhas atmosféricas e dos telescópios.
O modelo de IA foi testado com dados reais de galáxias do Baryon Oscillation Spectroscopic Survey, analisando 109.636 galáxias. Os resultados mostraram uma alta precisão, semelhante aos métodos tradicionais que utilizam quatro vezes mais galáxias. Isso é crucial, pois existem apenas um número limitado de galáxias no universo, portanto é vital extrair o máximo de informações possível dos dados disponíveis.
Espera-se que essa precisão melhorada nos ajude a entender melhor eventos cósmicos como a matéria escura e a energia escura. Pode também ajudar a resolver a questão da constante de Hubble, onde diferentes métodos de medição apresentam resultados divergentes. Com os próximos levantamentos astronômicos, a combinação de seus dados com o método SimBIG pode resolver esse problema e revelar novos detalhes sobre a expansão do universo.
Especialistas do Centro de Astrofísica Computacional e do Centro de Matemática Computacional do Flatiron Institute, da Universidade de Princeton, da Universidade da Flórida, da Universidade de Waterloo e da Universidade de Genebra estão colaborando nesta pesquisa. Isso demonstra um esforço coletivo de várias instituições para avançar o estudo da cosmologia.
O estudo é publicado aqui:
http://dx.doi.org/10.1038/s41550-024-02344-2e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é
ChangHoon Hahn, Pablo Lemos, Liam Parker, Bruno Régaldo-Saint Blancard, Michael Eickenberg, Shirley Ho, Jiamin Hou, Elena Massara, Chirag Modi, Azadeh Moradinezhad Dizgah, David Spergel. Cosmological constraints from non-Gaussian and nonlinear galaxy clustering using the SimBIG inference framework. Nature Astronomy, 2024; DOI: 10.1038/s41550-024-02344-210 de outubro de 2024 · 21:15
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