Het Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) leidde de ontwikkeling van een nieuwe numerieke procedure om het intergalactische medium te reproduceren dat is verkregen uit een kosmologische simulatie van 100.000 uur berekeningen met behulp van big data en machine learning-technieken. Dankzij dit algoritme, Hydro-BAM genaamd, hebben onderzoekers de hiërarchie in de relatie tussen de eigenschappen van donkere materie, geïoniseerd gas en intergalactische neutrale waterstof kunnen benutten, ingrediënten die de grootschalige structuur van ons universum vormen.

Het onderzoek reproduceerde met hoge precisie de zogenaamde Lyman-alpha-bossen, een patroon van lijnen in de spectra van verre sterrenstelsels en quasars dat wordt geproduceerd wanneer het licht dat door deze objecten wordt uitgezonden, wordt geabsorbeerd door wolken waterstofgas langs zijn pad. De analyse van deze bossen is van fundamenteel belang om ons begrip van het universum als geheel te vergroten. De studie heeft geleid tot de publicatie van twee artikelen in The Astrophysical Journal .

Huidige waarnemingen lijken erop te wijzen dat alles in ons universum wordt gedomineerd door donkere materie en donkere energie, die veel overvloediger zijn dan conventionele of baryonische materie. Baryonische materie maakt slechts 5% uit van de totale massa van het universum. Daarentegen vormt donkere materie ongeveer 27% van de kosmos. De overige 68% bestaat uit donkere energie, die niet alleen verantwoordelijk is voor het uitdijen van het heelal, maar ook voor zijn constante versnelling.

Het standaard kosmologische model gaat ervan uit dat de organisatie van het heelal op zijn grootste schalen afhangt van de interactie van deze ingrediënten. De huidige state-of-the-art numerieke simulaties beginnen inderdaad realistische modellering van deze processen te bieden. Er blijven echter een groot aantal onzekerheden.

Om betrouwbare theoretische voorspellingen te verkrijgen, moeten wetenschappers grote sets numerieke simulaties uitvoeren die een groot kosmologisch volume beslaan en zijn gebaseerd op verschillende mogelijke modellen die alle relevante fysieke processen omvatten. Deze 'virtuele universums' dienen als proeftuinen voor de studie van de kosmologie. De simulaties zijn echter rekenkundig duur en de huidige computerfaciliteiten kunnen slechts kleine kosmische volumes onderzoeken in vergelijking met de volumes die worden gedekt door huidige en toekomstige observatiecampagnes.

Big data en AI om het universum te decoderen

Een samenwerking tussen een team van het Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC), onder leiding van Francisco-Shu Kitaura, en een team van de Universiteit van Osaka, onder leiding van Kentaro Nagamine, heeft nieuwe strategieën ontwikkeld die het mogelijk maken om snelle, gedetailleerde rekenmodellen op de vorming en evolutie van het heelal.

"We doen een speciale inspanning om machine learning-technieken te ontwikkelen om het hele proces te versnellen, rekenkosten te besparen en veel van deze simulaties efficiënt uit te voeren," Francesco Sinigaglia, een gezamenlijke Ph.D. student aan de Universiteit van La Laguna (Tenerife, Spanje) en de IAC en de Universiteit van Padua (Italië), eerste auteur van beide publicaties.

In het bijzonder heeft het IAC-team een ​​nieuw algoritme ontwikkeld, Hydro-BAM genaamd, dat geavanceerde concepten van kansrekening, machine learning en kosmologie combineert. Het algoritme produceert nauwkeurige voorspellingen in slechts enkele tientallen seconden die gelijk zijn aan de duurdere hydrodynamische simulaties, die ongeveer 100.000 uur op een supercomputer in beslag nemen. "Het algoritme bestaat uit ongeveer 100.000 regels code die bij de IAC zijn geschreven en die het resultaat zijn van jarenlang werk door een paar onderzoekers, ongeveer hetzelfde aantal als de eerste versie van Photoshop", merkt Francisco-Shu Kitaura, onderzoeker bij de IAC op.

"Het doel van deze studies is om ons begrip van de grootschalige structuur van het universum te verfijnen en informatie over de evolutie ervan in de kosmische tijd af te leiden door baryonische grootheden te modelleren en te observeren", zegt Andrés Balaguera Antolínez, IAC-onderzoeker en een van de belangrijkste ontwikkelaars van de Hydro-BAM-code. "Onze methoden zijn bedoeld om het waargenomen heelal te reproduceren door middel van een gedetailleerde evaluatie van de verschillende en complexe statistische verbanden tussen de driedimensionale verdeling van donkere materie en zichtbare materie zoals sterrenstelsels en intergalactisch gas."

Gasbomen onthullen het kosmische bos

Met behulp van deze nieuwe computationele procedure hebben de onderzoekers de verbinding met het waarneembare universum aangepakt. "We hebben een uitgebreide nabewerkingsanalyse van onze hydrodynamische simulaties uitgevoerd door miljoenen virtuele waarnemers te gebruiken om het Lyman-alpha-bos te modelleren dat wordt waargenomen bij de absorptie van quasar-zichtlijnen", beschrijft Ikkoh Shimuzu, voorheen van de Osaka University (nu in Shikoku Gakuin-universiteit).

Dit patroon ontstaat wanneer 'bomen' van waterstofgas, verspreid over het heelal, het licht absorberen dat door deze verre objecten wordt uitgezonden. Op deze manier kunnen wetenschappers verschillende absorptielijnen zien die overeenkomen met wolken op verschillende afstanden en dus verschillende leeftijden van het universum laten zien, evenals informatie verstrekken over het intergalactische medium.

"De doorbraak kwam toen we begrepen dat de verbindingen tussen de hoeveelheden intergalactisch gas, donkere materie en neutrale waterstof die we probeerden te modelleren, goed georganiseerd zijn op een hiërarchische manier", zegt Sinigaglia. "Het geïoniseerde gas heeft een verdeling in de ruimte die erg lijkt op die van de donkere materie en de neutrale waterstof wordt bepaald door de verdeling van het geïoniseerde gas; bovendien geeft de gezamenlijke verdeling van het geïoniseerde gas en neutrale waterstof ons informatie over de thermische toestand van het gas en stelt ons in staat om de absorptieflux van het Lyman-alpha-bos te voorspellen", besluit hij.

"Onze artikelen op dit gebied hebben een grote impact op de wetenschappelijke gemeenschap en we zijn benaderd door groepen van wereldklasse", zegt Kitaura. Ondanks hun succes zeggen de auteurs dat het onderzoek nog maar net is begonnen en dat ze van plan zijn om duizenden gesimuleerde universums te produceren, waaronder baryonische fysica, die een uitgebreide analyse van gegevens van sterrenstelsels zoals DESI, WEAVE-JPAS en het Subaru PFS-project mogelijk moeten maken. In het bijzonder zullen de resultaten van dit onderzoek wetenschappers in staat stellen een ongekende analyse uit te voeren van enorme Lyman-alpha-bosgegevenssets, wat ons in staat stelt om de mogelijke spanningen van kosmologische modellen die zijn verkregen van verschillende observatiesondes aan te pakken. + Verder verkennen

Het 'donkere' universum en de vorming van oersterrenstelsels begrijpen