Inteligența Artificială Revoluționează Studiul Materiei Întunecate

Materia întunecată, forța invizibilă care constituie aproximativ 85% din toată materia și 27% din conținutul Universului, rămâne una dintre cele mai mari enigme ale științei. Deși nu putem observa direct materia întunecată, cercetătorii studiază efectele sale gravitaționale asupra galaxiilor și a altor structuri cosmice pentru a înțelege mai bine natura acesteia. Recent, un pas semnificativ a fost făcut în acest domeniu datorită dezvoltării unui algoritm avansat bazat pe inteligența artificială.

Astronomul David Harvey de la Laboratorul de Astrofizică al EPFL a creat un algoritm de învățare profundă care poate analiza semnalele complexe generate de auto-interacțiunile materiei întunecate și efectele feedback-ului generat de găurile negre supermasive din centrele galaxiilor, cunoscute sub numele de AGN. Aceasta este o provocare majoră deoarece AGN pot influența structurile cosmice într-un mod similar cu materia întunecată, complicând identificarea și studierea acesteia.

Harvey a antrenat rețeaua neuronală convoluțională (CNN) numită „Inception” cu mii de imagini simulate ale roiurilor de galaxii care includ diferite scenarii de materie întunecată și feedback AGN. Algoritmul a învățat să facă distincția între efectele autointeracțiunilor materiei întunecate și cele cauzate de AGN, oferind astfel o metodă eficientă de identificare a materiei întunecate.

Inception a demonstrat o precizie remarcabilă de 80% în condiții ideale, identificând corect influențele asupra roiurilor de galaxii, chiar și atunci când au fost introduse zgomote observaționale realiste. Acest lucru sugerează că algoritmul ar putea fi extrem de util pentru analiza datelor colectate de telescoape viitoare, contribuind astfel la aprofundarea înțelegerii materiei întunecate.

Această realizare deschide noi orizonturi în cercetarea materiei întunecate și sugerează că inteligența artificială va juca un rol din ce în ce mai important în descifrarea misterelor Universului.