Разработан принципиально новый алгоритм глубокого обучения, позволяющий отличить взаимодействия темной материи от космического шума, что может произвести революцию в нашем понимании Вселенной, пишут СМИ.
Алгоритм, созданный астрономом Дэвидом Харви из Федеральной политехнической школы Лозанны, использует сверточные нейросети для анализа астрономических данных и выявления тонких сигналов темной материи на фоне космического шума.
Алгоритм Харви, получивший название Inception и опубликованный в журнале Nature Astronomy, позволяет отличить взаимодействие темной материи от возмущений, вызванных активными ядрами галактик (АЯГ) и их сверхмассивными черными дырами. Темная материя, составляющая около 27% массы Вселенной, не излучает свет и поэтому остается невидимой для телескопов. Однако ее гравитационное воздействие можно наблюдать косвенно через такие явления, как гало галактик и кольца Эйнштейна.
Для обучения Inception использовались изображения из проекта BAHAMAS-SIDM, который моделирует скопления галактик при различных сценариях развития темной материи и обратной связи с АЯГ.
Нейронная сеть достигла точности 80% в идеальных условиях.