Algoritmer för ansiktsigenkänning kan användas för att jaga mörk materia

Kategori: Plats Postad 19 sep

Samma typ av neurala nätverk som gör ansiktsigenkänningsverktyg används nu för att leta efter och karakterisera mörk materia.

De mörka sakerna: Vi har aldrig direkt upptäckt eller mätt mörk materia, men vi vet att den existerar eftersom vi kan se dess inflytande på universum. Många av rörelserna hos olika stjärnor och galaxer kan inte förklaras av gravitationen som utövas av den materia vi kan se. Något annat måste vara på gång.

All materia, inklusive mörk materia, kan lätt böja ljusstrålar och orsaka svag gravitationslins i observationerna som görs av våra teleskop. Forskare kan använda dessa förvrängningar för att kartlägga de regioner på natthimlen där mörk materia sannolikt finns.

Letar efter bekanta ansikten: Ett team av forskare från ETH Zürich i Schweiz tränade en neural nätverksmodell (av den typ som ofta används för att analysera visuella bilder) för att leta efter subtila tecken på svag gravitationslinsning orsakad av mörk materia. Modellen tränades genom att matas med simulerad data som lärde den vad forskare vanligtvis letar efter när de letar efter mörk materia. Modellen blev 30 % mer exakt än mänskliga forskare när det gällde att upptäcka och märka potentiella tecken på mörk materia i bilder.

Maskininlärningsmodellen användes sedan för att analysera faktiska mörka materiakartor skapad från European Southern Observatorys Kilo-Degree Survey (KiDS). Fynden rapporterade i Physical Review D denna vecka visa att modellen kunde analysera kartorna i finare detalj än nuvarande metoder, och modellerade den troliga platsen för mörk materia skarpare.

Det andra mörka mysteriet: Därefter hoppas teamet kunna tillämpa modellen på andra kosmologiska kartor för att lära sig mer om distributionen och beteendet av mörk energi, en mystisk kraft som driver universums expansion.