هل هذه المادة المظلمة أم الضوضاء الكونية؟ خوارزمية جديدة يمكنها اكتشاف الصفقة الحقيقية

يعد فصل حالات المادة المظلمة التي تتفاعل مع نفسها عن تذمر الكون مهمة حساسة، ولكن الآن، قام أحد الباحثين بتطوير خوارزمية قد تبسط هذا العمل.

إن خوارزمية التعلم العميق (هذا صحيح، إنها ذكاء اصطناعي اسميًا) قادرة على التمييز بين التفاعلات الذاتية للمادة المظلمة من ردود الفعل الناتجة عن المصادر الكونية الصاخبة، مثل نوى المجرة النشطة التي تحتوي على ثقوب سوداء فائقة الكتلة في مراكزها. تم نشر بحث يصف هذا النهج اليوم في علم الفلك الطبيعة.

المادة المظلمة هي الاسم الشامل لحوالي 27% من الكون غير المرئي بالنسبة لنا. بمعنى آخر، هناك قطعة ضخمة من مادة الكون لا ينبعث منها ضوء، مما يجعل من المستحيل على التلسكوبات رؤيتها مباشرة. ومع ذلك، تتفاعل المادة المظلمة مع بيئتها عن طريق الجاذبية، لذلك يمكن للباحثين رؤية آثارها على المقاييس الضخمة، كما هو الحال في الهالات حول المجرات وفي ما يسمى بحلقات أينشتاين.

للعثور على هذه الإشارات الدقيقة للمادة المظلمة التي تتفاعل أحيانًا مع نفسها وسط ضجيج الكون، قام الباحث ديفيد هارفي، عالم الفلك في كلية الفنون التطبيقية الفيدرالية في لوزان، بتدريب شبكة عصبية تلافيفية على صور من مشروع BAHAMAS-SIDM. يقوم المشروع “بتشكيل مجموعات من المجرات تحت سيناريوهات مختلفة للمادة المظلمة وردود الفعل المجرية النشطة”، وفقًا لبيان الجامعة. عندما تم تغذية الشبكة العصبية بصور هذه العناقيد المجرية، تعلمت فرز الإشارات المرتبطة بتفاعلات المادة المظلمة من تلك التي تسببها نوى المجرة.

وكتب هارفي في الدراسة: “إن معلومات العدسة الضعيفة تميز في المقام الأول المادة المظلمة ذاتية التفاعل، في حين أن معلومات الأشعة السينية تفكك نماذج مختلفة من ردود الفعل الفيزيائية الفلكية”.

الشبكة العصبية التي كانت الأكثر دقة كانت تسمى Inception. وصلت دقة Inception إلى 80% في الظروف المثالية، وحافظت على هذا الأداء عند إضافة ضوضاء المراقبة إلى النظام. من المتوقع وجود ضوضاء مراقبة في أي بيانات تلسكوب، مثل تلك الصادرة عن إقليدس، التلسكوب الفضائي التابع لوكالة الفضاء الأوروبية والذي تبلغ تكلفته 1.4 دولار، والذي سيصور مليارات المجرات في بحثه عن المادة المظلمة والطاقة المظلمة.

وأضاف هارفي في ورقته البحثية: “تمثل هذه الطريقة طريقة لتحليل البيانات من التلسكوبات القادمة التي تعد أكثر دقة وأسرع بعدة مرات من الطرق الحالية، مما يتيح لنا استكشاف خصائص المادة المظلمة بشكل لم يسبق له مثيل”.

على الرغم من أننا ما زلنا بعيدين عن تحديد الجسيمات أو الظواهر المسؤولة عن المادة المظلمة، فإن مقاربات الذكاء الاصطناعي لهذه القضية يمكن أن تسرع اكتشافات العلماء حول طبيعة المادة غير المعروفة. بفضل التلسكوبات مثل إقليدس، أصبح لدى الباحثين كميات كبيرة من البيانات للتدقيق فيها أثناء بحثهم عن الإجابات. قد تعمل الخوارزميات مثل تلك التي تدعم Inception على تسريع التحقيقات في تلك البيانات.