Rappresentazione del modello gerarchico degli ingredienti che compongono l'universo su larga scala. Grazie al modello computazionale, le connessioni tra le quantità di gas intergalattico, materia oscura e idrogeno neutro consentono ai ricercatori di prevedere il flusso di assorbimento della foresta Lyman-alfa, un modello di righe negli spettri di galassie e quasar lontane che si produce quando la luce emessa da questi oggetti viene assorbita lungo il suo percorso da nubi di idrogeno gassoso. Credito:Francesco Sinigaglia
L'Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) ha guidato lo sviluppo di una nuova procedura numerica per riprodurre il mezzo intergalattico ottenuto da una simulazione cosmologica di 100.000 ore di calcolo utilizzando big data e tecniche di apprendimento automatico. Grazie a questo algoritmo, chiamato Hydro-BAM, i ricercatori hanno potuto sfruttare la gerarchia nel rapporto tra le proprietà della materia oscura, del gas ionizzato e dell'idrogeno neutro intergalattico, ingredienti che compongono la struttura su larga scala del nostro universo.
La ricerca ha riprodotto con alta precisione le cosiddette foreste Lyman-alfa, uno schema di linee negli spettri di galassie e quasar lontane che viene prodotto quando la luce emessa da questi oggetti viene assorbita da nubi di idrogeno gassoso lungo il suo percorso. L'analisi di queste foreste è fondamentale per migliorare la nostra comprensione dell'universo nel suo insieme. Lo studio ha portato alla pubblicazione di due articoli su The Astrophysical Journal .
Le attuali osservazioni sembrano indicare che tutto nel nostro universo è dominato dalla materia oscura e dall'energia oscura, che sono molto più abbondanti della materia convenzionale o barionica. La materia barionica rappresenta solo il 5% dell'intera massa dell'universo. Al contrario, la materia oscura costituisce circa il 27% del cosmo. Il restante 68% è composto da energia oscura, che non è solo responsabile dell'espansione dell'universo, ma anche della sua costante accelerazione.
Il modello cosmologico standard presuppone che l'organizzazione dell'universo nelle sue scale più grandi dipenda dall'interazione di questi ingredienti. In effetti, le attuali simulazioni numeriche all'avanguardia stanno iniziando a fornire modelli realistici di questi processi. Tuttavia, permangono numerose incertezze.
Per ottenere previsioni teoriche affidabili, gli scienziati devono eseguire grandi insiemi di simulazioni numeriche che coprano un grande volume cosmologico e si basino su diversi modelli possibili che includano tutti i processi fisici rilevanti. Questi "universi virtuali" servono come banchi di prova per lo studio della cosmologia. Tuttavia, le simulazioni sono computazionalmente costose e le attuali strutture informatiche possono esplorare solo piccoli volumi cosmici rispetto ai volumi coperti dalle attuali e future campagne di osservazione.
Big data e intelligenza artificiale per decodificare l'universo
Una collaborazione tra un team dell'Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC), guidato da Francisco-Shu Kitaura, e un altro dell'Università di Osaka, guidato da Kentaro Nagamine, hanno sviluppato nuove strategie che consentono di ricreare modelli computazionali veloci e dettagliati su la formazione e l'evoluzione dell'universo.
"Stiamo facendo uno sforzo speciale per sviluppare tecniche di apprendimento automatico per accelerare l'intero processo, risparmiare sui costi di calcolo ed eseguire in modo efficiente molte di queste simulazioni", Francesco Sinigaglia, un dottorando congiunto. studente presso l'Università di La Laguna (Tenerife, Spagna) e l'IAC e l'Università di Padova (Italia), primo autore di entrambe le pubblicazioni.
In particolare, il team IAC ha sviluppato un nuovo algoritmo chiamato Hydro-BAM, che combina concetti avanzati di teoria della probabilità, apprendimento automatico e cosmologia. L'algoritmo produce previsioni accurate in poche decine di secondi, equivalenti alle più costose simulazioni idrodinamiche, che richiedono circa 100.000 ore su un supercomputer. "L'algoritmo consiste di circa 100.000 righe di codice scritte presso l'IAC, risultato dello sforzo di anni di lavoro di alcuni ricercatori, circa lo stesso numero della prima versione di Photoshop", osserva Francisco-Shu Kitaura, ricercatore presso l'IAC.
"L'obiettivo di questi studi è affinare la nostra comprensione della struttura su larga scala dell'universo e dedurre informazioni sulla sua evoluzione nel tempo cosmico modellando e osservando quantità barioniche", afferma Andrés Balaguera Antolínez, ricercatore IAC e uno dei principali sviluppatori del codice Hydro-BAM. "I nostri metodi mirano a riprodurre l'universo osservato attraverso una valutazione dettagliata dei diversi e complessi collegamenti statistici tra la distribuzione tridimensionale della materia oscura e quella visibile come le galassie e il gas intergalattico."
Alberi a gas che rivelano la foresta cosmica
Utilizzando questa nuova procedura computazionale, i ricercatori hanno affrontato la connessione con l'universo osservabile. "Abbiamo eseguito un'analisi post-elaborazione esauriente delle nostre simulazioni idrodinamiche, mettendo milioni di osservatori virtuali per modellare la foresta Lyman-alfa osservata nell'assorbimento delle linee di vista dei quasar", descrive Ikkoh Shimuzu, ex Università di Osaka (ora a Shikoku Università Gakuin).
This pattern is produced when "trees" of hydrogen gas, scattered throughout the universe, absorb the light emitted by these distant objects. In this way, scientists can see distinct absorption lines corresponding to clouds at different distances and thus showing different ages of the universe, as well as providing information about the intergalactic medium.
"The breakthrough came when we understood that the connections between the quantities of intergalactic gas, dark matter and neutral hydrogen that we were trying to model are well organized in a hierarchical way," says Sinigaglia. "The ionized gas has a distribution in space very similar to that of the dark matter and the neutral hydrogen is determined by the distribution of the ionized gas; moreover, the joint distribution of the ionized gas and neutral hydrogen gives us information about the thermal state of the gas and allows us to predict the absorption flux of the Lyman-alpha forest," he concludes.
"Our papers in this field are having a great impact on the scientific community and we have been contacted by world-class groups," says Kitaura. Despite their success, the authors say that the research is just beginning, and plan to produce thousands of simulated universes including baryonic physics, which should allow a comprehensive analysis of data from galaxy surveys such as DESI, WEAVE-JPAS and the Subaru PFS project. In particular, the outcome of this research will allow scientists to perform an unprecedented analysis of massive Lyman-alpha forest data sets, which allows us to address the possible tensions of cosmological models obtained from different observational probes. + Esplora ulteriormente
