Veido atpažinimo algoritmai gali būti naudojami tamsiosios medžiagos medžioklei

Kategorija: Erdvė Paskelbta rugsėjo 19 d

To paties tipo neuroniniai tinklai, kurie sukuria veido atpažinimo priemones, dabar naudojami tamsiajai medžiagai ieškoti ir apibūdinti.

Tamsūs dalykai: Mes niekada tiesiogiai neaptikome ir nematavome tamsiosios medžiagos, bet žinome, kad ji egzistuoja, nes matome jos įtaką visatai. Daugelio skirtingų žvaigždžių ir galaktikų judėjimų negalima paaiškinti matomos materijos gravitacija. Turi būti kažkas kito.

Visa medžiaga, įskaitant tamsiąją medžiagą, gali šiek tiek sulenkti šviesos spindulius ir sukelti silpną gravitacinį lęšį mūsų teleskopų stebėjimuose. Mokslininkai gali panaudoti šiuos iškraipymus, kad nustatytų naktinio dangaus sritis, kuriose greičiausiai yra tamsioji medžiaga.

Ieškau pažįstamų veidų: Tyrėjų komanda iš ETH Ciuricho Šveicarijoje parengė neuroninio tinklo modelį (tokį, kuris dažnai naudojamas vizualiniams vaizdams analizuoti), kad būtų galima ieškoti subtilių tamsiosios medžiagos sukelto silpno gravitacinio lęšio požymių. Modelis buvo apmokytas naudojant imituotus duomenis, kurie išmokė, ko mokslininkai paprastai ieško medžiodami tamsiąją medžiagą. Modelis buvo 30% tikslesnis nei žmonių mokslininkai, nustatant ir ženklinant galimus tamsiosios medžiagos požymius vaizduose.

Tada analizei buvo naudojamas mašininio mokymosi modelis tikrieji tamsiosios materijos žemėlapiai sukurta iš Europos Pietų observatorijos Kilo laipsnių tyrimo (KiDS). Šios savaitės „Physical Review D“ išvados parodyta, kad modelis galėjo išanalizuoti žemėlapius detaliau nei dabartiniai metodai, ir ryškiau modeliavo tikėtiną tamsiosios medžiagos vietą.

Kita tamsi paslaptis: Tada komanda tikisi pritaikyti modelį kitiems kosmologiniams žemėlapiams, kad sužinotų daugiau apie tamsiosios energijos – paslaptingos jėgos, skatinančios visatos plėtimąsi – pasiskirstymą ir elgesį.