Lo studio, presentato agli Avvisi mensili della Royal Astronomical Society e disponibile su arXiv server di prestampa, è stato realizzato dalla collaborazione Dark Energy Survey. I ricercatori hanno raddoppiato la precisione con cui si potevano dedurre dalla mappa le caratteristiche chiave dell'universo, inclusa la densità complessiva dell'energia oscura.

Questa maggiore precisione consente ai ricercatori di escludere modelli dell'universo che in precedenza avrebbero potuto essere concepibili.

L'energia oscura è la forza misteriosa che sta accelerando l'espansione dell'universo e si ritiene che costituisca circa il 70% del contenuto dell'universo (con la materia oscura, materia invisibile la cui gravità attira le galassie, che ne costituisce il 25%, e la materia normale solo il 5%). ).

L'autore principale, il dottor Niall Jeffrey (UCL Physics &Astronomy), ha dichiarato:"Utilizzando l'intelligenza artificiale per apprendere da universi simulati al computer, abbiamo aumentato la precisione delle nostre stime delle proprietà chiave dell'universo di un fattore due.

"Per ottenere questo miglioramento senza queste nuove tecniche, avremmo bisogno di una quantità di dati quattro volte superiore. Ciò equivarrebbe a mappare altre 300 milioni di galassie."

Il coautore Dr. Lorne Whiteway (UCL Physics &Astronomy) ha dichiarato:"I nostri risultati sono in linea con la migliore previsione attuale dell'energia oscura come una 'costante cosmologica' il cui valore non varia nello spazio o nel tempo. Tuttavia, consentono anche flessibilità affinché una spiegazione diversa sia corretta. Ad esempio, potrebbe ancora essere che la nostra teoria della gravità sia sbagliata."

In linea con le precedenti analisi della mappa Dark Energy Survey, pubblicata per la prima volta nel 2021, i risultati suggeriscono che la materia nell’universo è distribuita in modo più uniforme – meno grumosa – di quanto previsto dalla teoria della relatività generale di Einstein. Tuttavia, la discrepanza era meno significativa per questo studio rispetto all'analisi precedente, poiché le barre di errore erano più grandi.

La mappa del Dark Energy Survey è stata ottenuta attraverso un metodo chiamato lente gravitazionale debole, ovvero osservando come la luce proveniente da galassie lontane è stata piegata dalla gravità della materia che si frappone nel suo percorso verso la Terra.

La collaborazione ha analizzato le distorsioni nella forma di 100 milioni di galassie per dedurre la distribuzione di tutta la materia, sia oscura che visibile, in primo piano di quelle galassie. La mappa risultante copriva un quarto del cielo nell'emisfero australe.

Per il nuovo studio, i ricercatori hanno utilizzato supercomputer finanziati dal governo britannico per eseguire simulazioni di diversi universi basati sui dati della mappa della materia del Dark Energy Survey. Ogni simulazione aveva alla base un diverso modello matematico dell'universo.

I ricercatori hanno creato mappe della materia da ciascuna di queste simulazioni. È stato utilizzato un modello di apprendimento automatico per estrarre le informazioni nelle mappe rilevanti per i modelli cosmologici. Un secondo strumento di apprendimento automatico, imparando dai numerosi esempi di universi simulati con diversi modelli cosmologici, ha esaminato i dati reali osservati e ha fornito le probabilità che qualsiasi modello cosmologico fosse il vero modello del nostro universo.

Questa nuova tecnica ha consentito ai ricercatori di utilizzare molte più informazioni dalle mappe di quanto sarebbe stato possibile con il metodo precedente. Le simulazioni sono state eseguite sulla struttura DiRAC High Performance Computing (HPC).

La prossima fase di progetti sull’universo oscuro, inclusa la missione Euclid dell’Agenzia spaziale europea, lanciata l’estate scorsa, aumenterà notevolmente la quantità di dati che abbiamo sulle strutture su larga scala dell’universo, aiutando i ricercatori a determinare se l’inaspettata regolarità dell’universo universo è un segno che gli attuali modelli cosmologici sono sbagliati o che esiste un'altra spiegazione per ciò.

Attualmente, questa uniformità è in contrasto con ciò che sarebbe stato previsto sulla base dell'analisi del fondo cosmico a microonde (CMB), ovvero la luce rimasta dal Big Bang.

La collaborazione Dark Energy Survey, di cui l'UCL è membro fondatore, è ospitata dal Fermi National Accelerator Laboratory (Fermilab) del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e coinvolge più di 400 scienziati provenienti da 25 istituzioni in sette nazioni.

La collaborazione ha catalogato centinaia di milioni di galassie, utilizzando fotografie del cielo notturno scattate dalla Dark Energy Camera da 570 megapixel, una delle fotocamere digitali più potenti al mondo, in sei anni (dal 2013 al 2019). La fotocamera, il cui correttore ottico è stato costruito presso l'UCL, è montata su un telescopio presso l'Osservatorio interamericano Cerro Tololo della National Science Foundation in Cile.