19.5 C
İstanbul
Çarşamba, Haziran 16, 2021
- Reklam -
Ana SayfaBİLİM-TEKNİKKaranlık Madde Haritası Galaksiler Arasındaki Gizli Köprüleri Gösteriyor

Karanlık Madde Haritası Galaksiler Arasındaki Gizli Köprüleri Gösteriyor



Yerel(lokal) evrendeki yeni karanlık madde haritası daha önce keşfedilmemiş galaksileri birbirine bağlayan gizli köprüler olduğunu ortaya çıkardı. Penn State astrofizikçileri ve uluslararası bir ekibin geliştirdiği yapay zeka sayesinde ortaya çıkarılan bu harita, karanlık maddenin doğasına olduğu kadar lokal evrenimizin geçmişi ve geleceğine de ışık tutacaktır.

Bu harita yerel evrenimize yani ,Samanyolu galaksisinin komşularına odaklanıyor. Buna karşı yerel evreni haritalamak bir o kadar da zor. Çünkü, bu harita görünür maddenin kompleks yapılarıyla ağzına kadar dolmuş durumda.

“Galaksilerde nerelerde karanlık madde olduğunu öğrenmek için tersine mühendislik kullanmak zorundayız,” diyor Pennsylvania State Üniversitesi’nden astrofizikçi Donghui Jeong.

Karanlık madde, maddeyle kütleçekim yardımıyla etkileşime giren görünmez bir maddedir. 

Bazı araştırmacılar bu görünmez maddeyi teorize etmek için zayıf etkileşimli devasa parçacıkları diğer isimleriyle WIMPleri kullanıyor. WIMPler çok büyük ve elektromanyetik olarak nötral maddeler olduğundan ışık gibi elektromanyetik spektrumdaki hiçbir şeyle etkileşime girmiyor.

Diğer bir teoride ise karanlık maddenin akson adı verilen çok hafif parçacıklar içermesinin bazı potansiyel kanıtlar sunabileceğidir. Karanlık maddenin etkilerinin kütleçekim olarak evrende tespit edilebileceği düşünülüyor.

Fakat görünmez kütleçekim kuvvetini haritalamak sanıldığı kadar kolay değil.

Normalde karanlık maddeyi bulmak için evrenin oluştuğu andan günümüze kadar olan milyarlarca yıldır süren değişimi simüle etmek gerekiyor. Fakat bu büyük olayı simüle etmek çok büyük işlem gücü ve zaman gerektiriyor.

Bu yeni araştırmada ise farklı bir yaklaşım izlendi. Araştırmacılar ilk olarak yerel evrendeki on binlerce görünür madde ve karanlık madde simülasyonuna makine öğrenmesi algoritması uyguladı.

Simülasyonlara Makine Öğrenmesi Uygulandı

Makine öğrenmesi tekniğini, büyük veri setlerini özel olarak ayrıştıracak şekilde adapte edildi. Çalışmadaki model evrenlerin olduğu simülasyonlara Illustris-TNG adı verildi.

Makine öğrenmesi algoritması ikinci Illustris-TNG evren simülasyonunda da doğrulukla test ettikten sonra, araştırmacılar bu veriyi gerçek dünya verisine uyguladı.

Araştırmacılar 200 megaparsekte veya 6,5 milyar ışık yılına kadar görünür maddenin dağılımı ve hareket verisini kaydeden Cosmicflows-3 galaksi kataloğu kullandı. Bu bölgede 17,000’den fazla galaksi yer alıyor.

Elde edilen sonuç, bize yerel evrenin yeni karanlık madde haritası ve görünür maddeyle ilişkisini verdi.

Makine öğrenme algoritmasıyla Samanyolu’nun komşuları hakkında yeni bilgiler edinilmiş oldu.

Ayrıca yeni elde edilen sonuçlarla, karanlık maddenin uzun filamentleriyle Samanyolu etrafındaki galaksilerin birbirine bağlandığı düşünülüyor.

Bu galaksilerin zamanla nasıl ilerlediğini gösteren önemli bir veridir. Örneğin, 4,5 milyar yıl sonra Andromeda ve Samanyolu galaksimizin çarpışması bekleniyor.

Bu çarpışmadaki yerel karanlık maddenin rolünü öğrenebilirsek, nasıl ve ne zaman birleşmenin olacağını tam olarak tespit edebiliriz.

“Artık karanlık maddenin dağılımını bildiğimizden, etrafımızdaki galaksilerin nasıl hızlandığının daha doğru hesaplayabiliriz,” diyor Jeong.

Araştırma 26 Mayıs’ta Astrophysical Journal dergisinde yayınlandı.

Araştırma Referansı:

Sungwook E. Hong, Donghui Jeong, Ho Seong Hwang, Juhan Kim. Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning. The Astrophysical Journal, 2021; 913 (1): 76 DOI: 10.3847/1538-4357/abf040



Haber Kaynağı: GerçekBilim


BUNLARI DA OKUYUN

PHP Code Snippets Powered By : XYZScripts.com
%d blogcu bunu beğendi: