Figura 1:Un esempio dell'universo virtuale creato dal supercomputer ATERUI II. Mostra la distribuzione di circa 10 miliardi di particelle in un volume che comprende circa 4,9 miliardi di anni luce evoluti fino ad oggi. Ci vogliono circa due giorni usando 800 core CPU in ATERUI II. Attestazione:YITP
I progressi nei telescopi hanno permesso ai ricercatori di studiare l'universo con maggiori dettagli, e stabilire un modello cosmologico standard che spieghi simultaneamente vari fatti osservativi. Ma ci sono molte cose che i ricercatori ancora non capiscono. Sorprendentemente, la maggior parte dell'universo è costituita da materia oscura ed energia oscura di natura sconosciuta. Una strada promettente per risolvere questi misteri è studiare la struttura dell'universo. L'universo è costituito da filamenti in cui le galassie si raggruppano. Questi filamenti assomigliano a fili da lontano, vuoti circostanti dove sembra non esserci nulla. La scoperta del fondo cosmico a microonde ha fornito ai ricercatori un'istantanea di come appariva l'universo vicino al suo inizio; capire come la sua struttura si è evoluta fino a quello che è oggi rivelerebbe preziose caratteristiche sulla materia oscura e l'energia oscura.
Un team di ricercatori, tra cui il professore associato Takahiro Nishimichi dell'Università di Kyoto Yukawa Institute for Theoretical Physics Project, e il ricercatore principale del Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe (Kavli IPMU) Masahiro Takada hanno utilizzato i supercomputer di simulazione astrofisica più veloci del mondo ATERUI e ATERUI II per sviluppare l'emulatore oscuro. L'utilizzo dell'emulatore sui dati registrati da alcuni dei più grandi sondaggi osservativi del mondo consente ai ricercatori di studiare le possibilità riguardanti l'origine delle strutture cosmiche e come la distribuzione della materia oscura potrebbe essere cambiata nel tempo.
"Abbiamo costruito un database straordinariamente grande utilizzando un supercomputer, che ci sono voluti tre anni per finire, ma ora possiamo ricrearlo su un laptop in pochi secondi. Sento che c'è un grande potenziale nella scienza dei dati. Utilizzando questo risultato, Spero che possiamo lavorare per scoprire il più grande mistero della fisica moderna, che è scoprire cos'è l'energia oscura. Penso anche che questo metodo che abbiamo sviluppato sarà utile in altri campi come le scienze naturali o le scienze sociali, ", afferma l'autore principale Nishimichi.
Figura 2:Il modo in cui le galassie si raggruppano nell'Universo è reso chiaro in questa immagine dell'universo osservata dallo Sloan Digital Sky Survey (SDSS). I punti gialli rappresentano la posizione delle singole galassie, mentre il cerchio arancione mostra l'area dell'universo che copre 1 miliardo di anni luce. Al centro c'è la Terra, e intorno c'è una mappa tridimensionale di dove si trovano le diverse galassie. L'immagine rivela che le galassie non sono distribuite uniformemente in tutto l'universo, e che si raggruppano per creare aree chiamate filamenti, o sono completamente assenti in aree chiamate vuoti. Credito:Tsunehiko Kato, ARC e SDSS, Progetto Universo Digitale Quadridimensionale NAOJ
Figura 3:Il design concettuale di Dark Emulator. A sinistra:un esempio dell'universo virtuale creato dal supercomputer ATERUI II. Centro:l'architettura di Dark Emulator. Apprende la corrispondenza tra i parametri cosmologici fondamentali impiegati all'inizio di una simulazione e il suo esito basato su un'architettura di apprendimento automatico con implementazione ibrida di più metodi statistici. Dopo l'allenamento, la macchina ora prevede con precisione i segnali osservativi attesi per un nuovo insieme di parametri cosmologici senza eseguire una nuova simulazione. Ciò consente agli astronomi di ridurre drasticamente il costo computazionale necessario per l'estrazione di parametri cosmologici dai dati osservativi Credito:YITP, NAOJ
Questo strumento utilizza un aspetto dell'intelligenza artificiale chiamato machine learning. Modificando alcune importanti caratteristiche dell'universo, come quelli della materia oscura e dell'energia oscura, ATERUI e ATERUI II hanno creato centinaia di universi virtuali. Dark Emulator apprende dai dati, e indovina i risultati per nuovi set di caratteristiche senza dover creare ogni volta simulazioni completamente nuove. Quando si testa lo strumento risultante con sondaggi reali, ha predetto con successo deboli effetti di lente gravitazionale nel sondaggio Hyper Suprime-Cam, insieme ai modelli di distribuzione delle galassie tridimensionali registrati nello Sloan Digital Sky Survey con una precisione compresa tra il 2 e il 3% in pochi secondi. In confronto, eseguire simulazioni individualmente attraverso un supercomputer senza l'intelligenza artificiale, impiegherebbero diversi giorni.
I ricercatori sperano di applicare il loro strumento utilizzando i dati dei prossimi sondaggi negli anni 2020, consentendo studi più approfonditi dell'origine sull'universo.
