Come sfere di cristallo per i misteri più profondi dell'universo, le galassie e altri oggetti spaziali massicci possono fungere da lenti per oggetti e fenomeni più distanti lungo lo stesso percorso, piegare la luce in modi rivelatori.

La lente gravitazionale è stata teorizzata per la prima volta da Albert Einstein più di 100 anni fa per descrivere come la luce si piega quando attraversa oggetti massicci come galassie e ammassi di galassie.

Questi effetti di lente sono generalmente descritti come deboli o forti, e la forza di una lente si riferisce alla posizione e alla massa di un oggetto e alla distanza dalla sorgente di luce che è oggetto della lente. Le lenti forti possono avere una massa 100 miliardi di volte maggiore del nostro sole, facendo sì che la luce proveniente da oggetti più distanti nello stesso percorso si ingrandisca e si divida, Per esempio, in più immagini, o apparire come archi o anelli drammatici.

La principale limitazione delle lenti gravitazionali forti è stata la loro scarsità, con solo diverse centinaia confermate dalla prima osservazione nel 1979, ma questo sta cambiando... e velocemente.

Un nuovo studio condotto da un team internazionale di scienziati ha rivelato 335 nuovi potenti obiettivi per obiettivi basati su un'analisi approfondita dei dati raccolti per un progetto di telescopio supportato dal Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti in Arizona chiamato Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI). Lo studio, pubblicato il 7 maggio in Il Giornale Astrofisico , ha beneficiato dell'algoritmo di apprendimento automatico vincente in un concorso scientifico internazionale.

"Trovare questi oggetti è come trovare telescopi delle dimensioni di una galassia, " ha detto David Schlegel, uno scienziato senior della divisione di fisica del Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) che ha partecipato allo studio. "Sono potenti sonde di materia oscura ed energia oscura."

Queste lenti gravitazionali recentemente scoperte potrebbero fornire marcatori specifici per misurare con precisione le distanze delle galassie nell'universo antico se le supernove vengono osservate e monitorate e misurate con precisione attraverso queste lenti, Per esempio.

Le lenti potenti forniscono anche una potente finestra sull'universo invisibile della materia oscura, che costituisce circa l'85% della materia nell'universo, poiché si pensa che la maggior parte della massa responsabile degli effetti della lente sia materia oscura. La materia oscura e l'accelerazione dell'espansione dell'universo, guidato da energia oscura, sono tra i più grandi misteri che i fisici stanno cercando di risolvere.

Nell'ultimo studio, ricercatori hanno arruolato Cori, un supercomputer presso il National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) del Berkeley Lab, per confrontare automaticamente i dati di imaging del Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), uno dei tre sondaggi condotti in preparazione per DESI, con un campione di addestramento di 423 obiettivi noti e 9, 451 non lenti.

I ricercatori hanno raggruppato le lenti forti candidate in tre categorie in base alla probabilità che siano, infatti, lenti:Grado A per i 60 candidati che hanno maggiori probabilità di essere lenti, Grado B per i 105 candidati con caratteristiche meno pronunciate, e Grado C per i 176 obiettivi candidati che hanno caratteristiche di lente più deboli e più piccole rispetto a quelle delle altre due categorie.

Xiaosheng Huang, l'autore principale dello studio, ha notato che il team è già riuscito a guadagnare tempo sul telescopio spaziale Hubble per confermare alcuni dei candidati più promettenti per le lenti rivelati nello studio, con il tempo di osservazione su Hubble iniziato alla fine del 2019.

"Il telescopio spaziale Hubble può vedere i minimi dettagli senza gli effetti sfocati dell'atmosfera terrestre, "Ha detto Huang.

I candidati all'obiettivo sono stati identificati con l'assistenza di una rete neurale, che è una forma di intelligenza artificiale in cui il programma per computer viene addestrato a migliorare gradualmente la corrispondenza delle immagini nel tempo per fornire un tasso di successo crescente nell'identificazione delle lenti. Le reti neurali computerizzate sono ispirate alla rete biologica dei neuroni nel cervello umano.

"Ci vogliono ore per addestrare la rete neurale, " Huang ha detto. "C'è un modello di montaggio molto sofisticato di 'Cos'è una lente?' e 'Cosa non è una lente?'"

C'è stata un'attenta analisi manuale delle immagini dell'obiettivo per aiutare a scegliere le immagini migliori per addestrare la rete da decine di migliaia di immagini, ha notato Huang. Ha ricordato un sabato durante il quale si è seduto con gli studenti ricercatori per l'intera giornata per esaminare decine di migliaia di immagini per sviluppare elenchi di campioni di lenti e non lenti.

"Non li abbiamo selezionati a caso, " Ha detto Huang. "Abbiamo dovuto aumentare questo set con esempi selezionati a mano che sembrano lenti ma non sono lenti, " Per esempio, "e abbiamo selezionato quelli che potrebbero creare confusione".

Il coinvolgimento degli studenti è stato fondamentale nello studio, Ha aggiunto. "Gli studenti hanno lavorato diligentemente a questo progetto e hanno risolto molti problemi difficili, il tutto mentre prendi un carico completo di lezioni, " ha detto. Uno degli studenti che ha lavorato allo studio, Christopher Storfer, è stato successivamente selezionato per partecipare al programma DOE Science Undergraduate Laboratory Internship (SULI) presso il Berkeley Lab.

I ricercatori hanno già migliorato l'algoritmo utilizzato nell'ultimo studio per accelerare l'identificazione di possibili lenti. Mentre si stima che 1 su 10, 000 galassie funge da lente, la rete neurale può eliminare la maggior parte delle non-lenti. "Piuttosto che passare per 10, 000 immagini per trovarne una, ora abbiamo solo poche decine, " Egli ha detto.

La rete neurale è stata originariamente sviluppata per The Strong Gravitational Lens Finding Challenge, un concorso di programmazione che si è svolto da novembre 2016 a febbraio 2017 che ha motivato lo sviluppo di strumenti automatizzati per la ricerca di lenti forti.

Con un numero crescente di dati osservativi, e nuovi progetti di telescopi come DESI e il Large Synoptic Survey Telescope (LSST) che ora dovrebbe iniziare nel 2023, c'è un'accesa competizione per estrarre questi dati utilizzando sofisticati strumenti di intelligenza artificiale, ha detto Schlegel.

"Quella competizione è buona, " ha detto. Una squadra con sede in Australia, Per esempio, ha anche trovato molti nuovi candidati per l'obiettivo utilizzando un approccio diverso. "Circa il 40 percento di quello che hanno scoperto noi non l'abbiamo fatto, " e allo stesso modo lo studio a cui ha partecipato Schlegel ha trovato molti candidati per le lenti che l'altra squadra non aveva.

Huang ha affermato che il team ha ampliato la sua ricerca di obiettivi in ​​altre fonti di dati di imaging del cielo, e il team sta anche valutando se collegarsi a un insieme più ampio di risorse informatiche per accelerare la caccia.

"L'obiettivo per noi è raggiungere 1, 000" nuovi candidati per le lenti, ha detto Schlegel.

NERSC è un DOE Office of Science User Facility.

I partecipanti allo studio includevano ricercatori dell'Università di San Francisco, Laboratorio di Berkeley, l'Osservatorio Nazionale di Astronomia Ottica, Collegio Senese, l'Università del Wyoming, l'Università dell'Arizona, l'Università di Toronto e il Perimeter Institute for Theoretical Physics in Canada, e Université Paris-Saclay in Francia.