Egy csillagász deep learning segítségével 80%-os pontossággal észleli a sötét anyagot
Az univerzum egyik legnagyobb rejtélye, a sötét anyag észlelése terén értek el jelentős áttörést svájci kutatók. Egy csillagász ugyanis egy speciálisan kifejlesztett deep learning algoritmus segítségével képes volt körülbelül 80 százalékos pontossággal azonosítani ezt a láthatatlan komponenst. A felfedezés azért bír kiemelkedő jelentőséggel, mert bár a sötét anyag az univerzum tömegének nagyjából 85 százalékát teszi ki, közvetlen megfigyelése eddig szinte lehetetlennek bizonyult. Az új, mesterséges intelligencián alapuló megközelítés lehetővé teszi a tudósok számára, hogy a kozmikus adathalmazokban hatékonyabban különítsék el a sötét anyagot az egyéb, vizuálisan hasonló jelenségektől.
A sötét anyag létezését évtizedek óta feltételezik a tudományos közösségben, ám detektálása rendkívüli nehézségekbe ütközik, mivel nem bocsát ki, nem nyel el és nem is ver vissza fényt vagy bármilyen egyéb elektromágneses sugárzást. Jelenlétére jelenleg csupán a látható anyagra gyakorolt gravitációs hatásából, például a galaxisok forgási sebességéből vagy a fény elhajlásából következtethetünk. A feladatot tovább nehezíti, hogy a csillagászati felvételeken a sötét anyag közvetett jelei szinte megkülönböztethetetlenek más nagy tömegű égitestektől, például a fekete lyukaktól. Ezen a ponton válik kulcsfontosságúvá a modern deep learning technológia alkalmazása, amely képes túllépni az emberi észlelés korlátain.
A svájci kutató által kidolgozott modell tanítása során az algoritmust arra készítették fel, hogy olyan komplex mintázatokat és összefüggéseket ismerjen fel a hatalmas adatmennyiségben, amelyeket a hagyományos matematikai modellekkel vagy manuális elemzéssel képtelenség lenne kiszűrni. Az elért 80 százalékos pontosság ebben a környezetben hatalmas előrelépés, hiszen az eszköz egyfajta intelligens digitális szűrőként funkcionál. Ez a technológia nem csupán a sötét anyag pontosabb helyzetének meghatározásában segít, hanem abban is, hogy a kutatók jobban megértsék az univerzum dinamikáját. A sötét anyag ugyanis egyfajta láthatatlan kozmikus vázként szolgál, amely gravitációs erejénél fogva összetartja a galaxisokat, így megismerése alapvető a világegyetem szerkezetének feltérképezéséhez.
Az ilyen típusú technológiai innovációk jól mutatják, hogy a mesterséges intelligencia és a GPU-k által támogatott számítási kapacitás hogyan forradalmasítja az alapkutatásokat az asztrofizikától a részecskefizikáig. Az adatelemzés ezen új szintje segít áthidalni a fizikai mérőeszközök jelenlegi korlátait, és új irányt mutathat a sötét anyag természetének végső megfejtéséhez. A jövőben a deep learning alapú megoldások alapfelszereltségnek számíthatnak a mélyűri megfigyelések során, lehetővé téve, hogy a csillagászok végre ne csak következtessenek a láthatatlanra, hanem tudományos pontossággal dokumentálják is azt.