Una nuova mappa della materia oscura nell’universo locale, sviluppata utilizzando l’apprendimento automatico (un ramo dell’intelligenza artificiale), rivela diverse strutture filamentose sconosciute che collegano le galassie. Questa mappatura cosmica potrebbe consentire studi sulla natura della materia oscura, nonché sulla storia e il futuro del nostro universo locale, secondo gli autori.
La materia oscura è una sostanza sfuggente che costituisce l’80% dell’universo
Fornisce anche lo scheletro di ciò che gli specialisti chiamano la rete cosmica, la struttura su larga scala dell’universo che, a causa della sua influenza gravitazionale, determina il movimento delle galassie e di altre sostanze celesti.
Tuttavia, la distribuzione locale della materia oscura è attualmente sconosciuta perché non può essere misurata direttamente. Invece, i ricercatori devono dedurlo in base alla sua influenza gravitazionale su altri oggetti nell’universo, come le galassie.
“Ironia della sorte, la distribuzione molto più distante della materia oscura è più facile da studiare perché riflette un passato molto lontano, molto meno complesso”, ha spiegato Donghui Jeong, professore associato di astronomia e astrofisica alla Penn State University e corrispondente autore dello studio.
I precedenti tentativi di mappare la rete cosmica sono iniziati con un modello dell’universo primordiale e poi hanno simulato la sua evoluzione nel corso di miliardi di anni. Tuttavia, è intensivo dal punto di vista computazionale e non ha prodotto risultati sufficientemente dettagliati per visualizzare lo spazio locale.
I precedenti tentativi di mappare la rete cosmica sono iniziati con un modello dell’universo primordiale e poi hanno simulato l’evoluzione del modello nel corso di miliardi di anni.
Apprendimento automatico
Nel nuovo studio, i ricercatori hanno adottato un approccio diverso, utilizzando l’apprendimento automatico per costruire un modello che utilizza le informazioni sulla distribuzione e il movimento delle galassie per prevedere la distribuzione della materia oscura.
Hanno costruito e addestrato il loro modello utilizzando un ampio set di simulazioni di galassie, chiamato Illustris-TNG, che include gas, altra materia visibile e materia oscura.
Hanno selezionato galassie simulate paragonabili a quelle della Via Lattea e hanno identificato quali proprietà di quegli ammassi sono necessarie per prevedere la distribuzione della materia oscura.
“Quando vengono fornite determinate informazioni, il modello può colmare le lacune in base a ciò che ha esaminato prima”, ha detto Jeong.
“La mappa dei nostri modelli non si adatta perfettamente ai dati di simulazione, ma possiamo comunque ricostruire strutture molto dettagliate. Abbiamo scoperto che includere il movimento delle galassie (le loro peculiari velocità radiali) oltre alla loro distribuzione ha migliorato notevolmente la qualità del piano e ci ha permesso di vedere questi dettagli “.
Il team ha quindi applicato il proprio modello ai dati reali dell’universo locale dal catalogo delle galassie Cosmicflow-3, che contiene dati completi sulla distribuzione e il movimento di oltre 17.000 galassie nelle vicinanze della Via Lattea, entro 200 megaparsec. La mappa risultante della rete cosmica locale è pubblicata in un articolo che appare sull’Astrophysical Journal.