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通过将机器学习技术应用于宇宙结构和暗物质晕结构的绘制 ， 科学家们开发了一个非常快速高效的软件程序 ， 可以对星系等巨大天体结构的形成进行理论预测 ， 通过将模型预测与实际观测数据集进行比较 ， 该团队成功地测量了宇宙学参数 。 当世界上迄今为止最大的星系测量——斯隆数字巡天（SDSS）通过观测到的星系分布创建了宇宙的三维地图时 ， 更多的问题随之出现 ， 有些星系会聚集在一起 ， 或者以丝状的形式扩散开来 ， 而在某些地方则存在着根本不存在星系的空洞 。 所有这些都表明星系并不是以一种统一的方式进化的 ， 它们是由于局部环境而形成的 ， 就好像天热的时候我们会穿短袖或者裙子 ， 而天冷的时候会穿棉袄和毛衣 。
总的来说 ， 科学家们同意星系的这种不均匀分布是由于不可见暗物质的分布引起的重力效应 ， 这种神秘的物质还不能直接观察 。 通过详细研究星系三维地图中的数据 ， 科学家们可以揭示基本量 ， 例如宇宙中暗物质的数量 。 近年来 ， N体模拟已广泛用于重建宇宙结构形成的研究 。 这些模拟通过大量有效代表暗物质粒子的N体粒子模拟高红移时的初始不均匀性 ， 然后通过计算膨胀宇宙中粒子之间的引力来模拟暗物质分布如何随时间演化 。 然而 ， 模拟通常很昂贵 ， 在一台超级计算机上完成也需要几十个小时 。
美国和日本科学家利用日本国家天文台NAOJ的超级计算机ATERUIII将机器学习与数值模拟数据相结合 ， 生成功率谱的理论计算 ， 功率谱是从星系调查中测量的最基本的量 ， 从统计学上告诉研究人员星系在宇宙中的分布情况 。 通常 ， 需要运行数百万个N体模拟 ， 但该团队能够使用机器学习教授他们的程序 ， 以与模拟相同的精度计算功率谱 ， 即使对于尚未运行模拟的宇宙模型也是如此 。 这项技术被称为模拟器 ， 已经在天文学以外的计算机科学领域得到应用 。
“通过将机器学习与成本高昂的数值模拟相结合 ， 我们能够高精度地分析天文观测数据 。 这些模拟器以前曾用于宇宙学研究 ， 但几乎没有人能够考虑到许多其他影响 ， 这将损害使用真实星系测量数据得出的宇宙学参数结果 。 我们的模拟器能够分析真实的观测数据 ， 这项研究为大规模结构数据分析开辟了一个新的领域 。 ”主要作者解释说 。
然而 ， 为了将模拟器应用于实际的星系调查数据 ， 该团队必须考虑“星系位置偏差”的不确定性 ， 如果用这种方法的话科学家们无法准确预测星系在宇宙中形成的位置 ， 因为星系在形成时拥有固有的复杂物理效应 。 为了克服这一困难 ， 该团队专注于模拟暗物质晕结构的分布 ， 如果暗物质密度高 ， 那么星系形成的概率高 。 该团队通过引入足够数量的参数来考虑星系偏差的不确定性 ， 成功地对给定的宇宙学模型进行了灵活的模型预测 。
然后 ， 该团队将模型预测与实际的SDSS数据集进行了比较 ， 并成功地高精度测量了宇宙学参数 。 作为一项独立分析 ， 它证实了只有大约30%的能量来自暗物质 ， 其余70%是暗能量导致宇宙加速膨胀的结果 。 科学家们还成功地测量了我们宇宙中暗物质的团块度 ， 而用于分析星系3D地图的传统方法无法同时确定这两个参数 。 其参数测量的精度超过了以前对星系测量的分析所获得的精度 ， 这些结果证明了本研究开发的模拟器的有效性 。
研究团队的下一步将继续研究暗物质质量和暗能量的性质 ， 方法是将其模拟器应用于星系地图 ， 该地图将由KavliIPMU领导的主焦点光谱仪捕捉 ， 该光谱仪将安装在NAOJ的斯巴鲁望远镜上 。
【宇宙由什么构成？科学家们用机器学习和超级计算机得出了新的结果】
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