Ученые обнаружили следы "темной вселенной" в 3D-картах космоса

Команда исследователей из Токийского университета, возглавляемая астрономом Минь Нгуеном, представила новый метод анализа 3D-карт галактик, способный раскрыть скрытую информацию о "темной вселенной". Эта область космоса, включающая темную материю и темную энергию, составляет значительную часть Вселенной, но остается недостаточно изученной.
Ранее карты галактик создавались в двух измерениях на основе изображений глубокого космоса. Однако современные технологии, включая мультиобъектную спектроскопию, позволяют добавлять третье измерение, определяя расстояния до галактик с учетом их красного смещения. Но обработка огромных объемов трехмерных данных требует значительных вычислительных ресурсов, что ранее ограничивало точность анализа.
Новый метод, названный "полевая инференция" (Field-Level Inference, FLI), позволяет работать напрямую с 3D-картами галактик, используя мощные компьютерные алгоритмы. Вместо упрощенного подхода, основанного на так называемых "n-точечных корреляционных функциях", команда Нгуена разработала алгоритмы, которые моделируют распределение галактик и темной материи в космосе с высокой точностью.
Первоначальные тесты метода FLI на симуляциях показали увеличение детализации и точности анализа в три-пять раз по сравнению с традиционными подходами. Эти результаты позволили ученым лучше понять процессы формирования галактик, а также взаимодействие темной материи с видимым веществом.
"FLI позволяет визуализировать распределение темной материи, связанной с галактиками, что особенно важно, учитывая, что темную материю невозможно наблюдать напрямую", — отметил соавтор исследования Фабиан Шмидт.
Следующим шагом станет применение метода на реальных данных, собранных такими инструментами, как спектрограф Subaru, миссия Euclid Европейского космического агентства и Обзорный телескоп Веры Рубин в Чили. Эти проекты создадут детализированные 3D-карты галактических распределений, которые помогут ученым еще глубже погрузиться в загадки "темной вселенной".
Работа команды была опубликована 27 ноября 2024 года в журнале