.AI Unmasks the Ghost Particle: A New Era in Dark Matter Research
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.AI Unmasks the Ghost Particle: A New Era in Dark Matter Research
AI가 유령 입자를 폭로하다: 암흑 물질 연구의 새로운 시대
작성자: Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne2024년 9월 6일 다크 매터 분포 우주 일러스트 아트, 중요하지만 보이지 않는 암흑 물질은 중력을 통해 우주를 형성합니다. 이론에 따르면 암흑 물질은 때때로 자체적으로 상호 작용할 수 있으며, 고급 AI를 통해 간접적으로 감지할 수 있습니다. 딥 러닝을 사용하는 Inception 모델은 이러한 상호 작용을 유사한 우주 활동과 구별하여 암흑 물질의 특성에 대한 더 명확한 그림을 제공합니다. 출처: SciTechDaily.com
우주에 있는 물질의 85%를 구성하는 암흑 물질은 그 눈에 보이지 않는 특성 때문에 아직까지 밝혀지지 않았으며, 중력 효과를 통해서만 연구되었습니다. 과학자들은 입자 상호작용 이론과 고급 AI 알고리즘을 사용하여 우주 활동의 층을 벗겨내어 암흑 물질의 속성을 분리하고 있습니다. 이러한 노력은 암흑 물질의 효과와 다른 우주 현상을 정확하게 구별하는 Inception 모델과 같은 혁신적인 AI 도구로 뒷받침되어 새로운 망원경의 데이터가 제공됨에 따라 암흑 물질의 진정한 본질을 잠재적으로 드러낼 수 있습니다.
다크 매터의 미스터리를 풀다 암흑 물질은 우주를 하나로 묶는 보이지 않는 힘입니다. 우리는 그렇게 생각합니다. 그것은 모든 물질의 약 85%, 우주 내용물의 약 27%를 차지하지만, 우리는 그것을 직접 볼 수 없기 때문에 은하계와 다른 우주 구조에 미치는 중력 효과를 연구해야 합니다. 수십 년간의 연구에도 불구하고 암흑 물질 의 진정한 본질은 과학에서 가장 이해하기 어려운 질문 중 하나로 남아 있습니다.
주요 이론에 따르면, 암흑 물질은 중력을 제외하고는 다른 어떤 것과도 거의 상호 작용하지 않는 입자 유형일 수 있습니다. 하지만 일부 과학자들은 이러한 입자가 가끔 서로 상호 작용할 수 있다고 믿습니다. 이는 자기 상호 작용이라고 알려진 현상입니다. 이러한 상호 작용을 감지하면 암흑 물질의 속성에 대한 중요한 단서를 얻을 수 있습니다. 그러나 암흑 물질의 자기 상호작용의 미묘한 징후를 활성 은하핵(AGN) ( 은하 중심부의 초거대 블랙홀 )에 의해 발생하는 것과 같은 다른 우주적 효과와 구별하는 것은 큰 과제였습니다. AGN 피드백은 암흑 물질의 효과와 유사한 방식으로 물질을 밀어낼 수 있으므로 둘을 구별하기 어렵습니다.
천문학의 AI 혁신 EPFL 천체물리학 연구실의 천문학자 데이비드 하비는 중요한 진전으로, 이러한 복잡한 신호를 풀어낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했습니다. 그들의 AI 기반 방법은 중력으로 결합된 거대한 은하계 집합체인 은하계 군집의 이미지를 분석하여 암흑 물질 자체 상호 작용의 효과와 AGN 피드백의 효과를 구별하도록 설계되었습니다. 이 혁신은 암흑 물질 연구의 정확도를 크게 향상시킬 것을 약속합니다.
하비는 이미지의 패턴을 인식하는 데 특히 뛰어난 AI인 합성 신경망(CNN)을 다양한 암흑 물질과 AGN 피드백 시나리오에서 은하계 군집을 모델링하는 BAHAMAS-SIDM 프로젝트의 이미지로 훈련시켰습니다. CNN은 수천 개의 시뮬레이션된 은하계 군집 이미지를 제공받아 암흑 물질 자체 상호 작용으로 인해 발생하는 신호와 AGN 피드백으로 인해 발생하는 신호를 구별하는 법을 배웠습니다.
결과 및 의미 테스트된 다양한 CNN 아키텍처 중에서 가장 복잡한 "인셉션"이라는 아키텍처가 가장 정확한 것으로 입증되었습니다. AI는 서로 다른 수준의 자체 상호 작용을 특징으로 하는 두 가지 주요 다크 매터 시나리오에서 훈련을 받았고, 더 복잡하고 속도에 따라 달라지는 다크 매터 모델을 포함한 추가 모델에서 검증되었습니다. Inception은 이상적인 조건에서 80%라는 인상적인 정확도를 달성하여 은하계 군집이 자기상호작용하는 암흑 물질 또는 AGN 피드백의 영향을 받았는지 효과적으로 식별했습니다.
연구자들이 Euclid 와 같은 미래 망원경에서 기대하는 종류의 데이터를 모방하는 현실적인 관측 노이즈를 도입했을 때에도 높은 성능을 유지했습니다 . 암흑 물질 연구의 미래 이것이 의미하는 바는 Inception과 더 일반적으로 AI 접근 방식이 우주에서 수집한 엄청난 양의 데이터를 분석하는 데 매우 유용할 수 있다는 것입니다. 게다가 AI가 보이지 않는 데이터를 처리하는 능력은 적응 가능하고 신뢰할 수 있음을 나타내므로 미래의 암흑 물질 연구에 유망한 도구가 됩니다.
Inception과 같은 AI 기반 접근법은 암흑 물질이 실제로 무엇인지에 대한 우리의 이해에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 새로운 망원경이 전례 없는 양의 데이터를 수집함에 따라 이 방법은 과학자들이 빠르고 정확하게 데이터를 걸러내는 데 도움이 되어 암흑 물질의 진정한 본질을 밝혀낼 가능성이 있습니다.
참고문헌: D. Harvey의 "자기상호작용하는 암흑 물질과 AGN 피드백 모델을 풀어내는 딥러닝 알고리즘", 2024년 9월 6일, Nature Astronomy . DOI: 10.1038/s41550-024-02322-8
https://scitechdaily.com/ai-unmasks-the-ghost-particle-a-new-era-in-dark-matter-research/
mssoms 메모 2409070238
나의 우주론은 msbase은하와 그 은하에 질량을 제공하는 qpeoms가 결합된다. 이를 세세히 해석하는 과정들, 정의역()만히 천문학의 퍼즐을 푸는 일이다.
그러면 암흑 물질과 에너지는 어디에 속해 있을까? 암흑물질은 msbase 은하의 outside에 있다. 한개의 msbase.set.A를 포함한 Cluster of galaxies.set.B일 수 있다. 만일 은하단이 msbase이면 초은하단이 set.B가 될 수 있다. 그리고 전체집합이 set.C이다.
기이한 일은 암흑물질은 일반물질을 포함하기는 하여도 만들어내지 못한다. 상호작용이 안되는거다. 일반물질을 만드는 것은 qpeoms.unit으로 양자적 소립자들이다. 일반물질에 질량을 제공한다. 무거운 질량은 그만큼 qpeoms가 집단적 중첩으로 쌓인거다.
그런데 개별적으로 msbase 은하내에 별의 질량을 늘리는 일도 가능하다. tsp.supernova.qvix.qms.dark energy이다. 임의 위치에 암흑에너지가 렌즈효과로 Inception 특이점을 만들낸다. 이곳에서 별과 초신성이 나타난다. 허허. 더 놀라운 사실은 zsp.msbase가 암흑 에너지로 100퍼센트 직접 변환되는 모습일 수도 있는 점이다. 어허. 은하단을 일거에 증발 시킬 수도 있음이지. 쩌어업~
설마 AI가 나의 암흑 물질 연구의 접근방식을 처음으로 알아채진 못했을거다. 어허.
mssoms memo 2409070238
My cosmology is the combination of msbase galaxies and qpeoms that provide mass to the galaxies. The process of interpreting this in detail, the domain(), is the work of solving the puzzle of astronomy.
So where do dark matter and energy belong? Dark matter is outside of msbase galaxies. It can be Cluster of galaxies.set.B including one msbase.set.A. If a galaxy cluster is msbase, a supercluster can be set.B. And the entire set is set.C.
The strange thing is that dark matter does not create ordinary matter even though it contains it. It does not interact. What creates ordinary matter is quantum particles called qpeoms.unit. It provides mass to ordinary matter. Heavy mass is the collective superposition of qpeoms.
However, it is also possible to increase the mass of stars in msbase galaxies individually. tsp.supernova.qvix.qms.dark energy. Dark energy creates an Inception singularity at a random location through lensing. Stars and supernovas appear here. Hehe. What's even more surprising is that zsp.msbase may be 100 percent directly converted into dark energy. Hehe. It may even vaporize a galaxy cluster at once. Wow~
I bet the AI didn't notice my approach to dark matter research first. Hehe.
Example 1.vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd|0000e0
000ac0|f00bde
0c0fab|000e0d
e00d0c|0b0fa0
f000e0|b0dac0
d0f000|cae0b0
0b000f|0ead0c
0deb00|ac000f
ced0ba|00f000
a0b00e|0dc0f0
0ace00|df000b
0f00d0|e0bc0a
sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
Sample msoss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
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