(Hong et al., Astrophysical Journal, 2021) Une nouvelle carte de matière noire fait en utilisant intelligence artificielle révèle des filaments cachés de la matière invisible reliant les galaxies.
La carte se concentre sur l'univers local - le quartier entourant la Voie lactée. Bien qu'il soit proche, l'univers local est difficile à cartographier car il regorge de structures complexes faites de matière visible, a déclaré Donghui Jeong, astrophysicien à l'Université d'État de Pennsylvanie et auteur principal de la nouvelle recherche.
'Nous devons faire de l'ingénierie inverse pour savoir où se trouve la matière noire en regardant les galaxies', a déclaré Jeong à Live Science.
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Matière noire est une substance mystérieuse et invisible qui interagit avec la matière visible via la gravité .
Certains chercheurs émettent l'hypothèse que cette matière invisible pourrait être constituée de particules massives à faible interaction, ou WIMP, qui seraient très grandes (pour les particules subatomiques, de toute façon) et électromagnétiquement neutres, de sorte qu'elles n'interagiraient avec rien sur le spectre électromagnétique, comme lumière .
Une autre idée avec des preuves potentielles pour le prouver est que la matière noire pourrait être constituée de particules ultralégères appelées axions.
Quelle que soit la matière noire, ses effets sont détectables dans les forces gravitationnelles qui imprègnent l'univers.
Cependant, cartographier une force gravitationnelle invisible n'est pas facile.
En règle générale, les chercheurs le font en exécutant de grandes simulations informatiques, en commençant par un modèle de l'univers primitif et en avançant rapidement à travers des milliards d'années d'expansion et d'évolution de la matière visible, en remplissant les blancs gravitationnels pour déterminer où se trouvait la matière noire et où elle devrait être aujourd'hui. Cela nécessite une puissance de calcul importante et beaucoup de temps, a déclaré Jeong.
Cette nouvelle étude adopte une approche différente. Les chercheurs ont d'abord formé un programme d'apprentissage automatique sur des milliers de simulations informatiques de matière visible et de matière noire dans l'univers local.
Apprentissage automatique est une technique particulièrement adaptée pour sélectionner des modèles à partir de grands ensembles de données. Les univers modèles de l'étude provenaient d'un ensemble sophistiqué de simulations appelé Illustris-TNG.
Après avoir testé la précision de la formation de l'algorithme d'apprentissage automatique sur un deuxième ensemble de simulations d'univers Illustris-TNG, les chercheurs l'ont appliqué à des données du monde réel.
Ils ont utilisé le catalogue de galaxies Cosmicflows-3, qui contient des données sur la distribution et le mouvement de la matière visible à moins de 200 mégaparsecs, soit 6,5 milliards d'années-lumière, de la Voie lactée. Cette zone comprend plus de 17 000 galaxies.
(Hong et al., Astrophysical Journal, 2021)
Au dessus: Ces cartes de densité - chacune une coupe transversale dans différentes dimensions - reproduisent des caractéristiques connues et proéminentes de l'univers (rouge) et révèlent également des caractéristiques filamentaires plus petites (jaune) qui agissent comme des ponts cachés entre les galaxies. Le X désigne la galaxie de la Voie lactée et les flèches désignent le mouvement de l'univers local dû à la gravité.
Le résultat a été une nouvelle carte de la matière noire dans l'univers local et ses relations avec la matière visible.
Dans une découverte prometteuse, l'algorithme d'apprentissage automatique a reproduit une grande partie de ce qui était déjà connu ou suspecté sur le voisinage de la Voie lactée à partir de simulations cosmologiques.
Mais cela a également suggéré de nouvelles fonctionnalités, notamment de longs filaments de matière noire qui relient les galaxies autour de la Voie lactée à elle et entre elles.
Ceci est important pour comprendre comment les galaxies se déplaceront dans le temps, a déclaré Jeong.
Par exemple, la Voie lactée et les galaxies d'Andromède devraient s'écraser dans environ 4,5 milliards d'années.
Comprendre le rôle de la matière noire locale dans cette collision pourrait aider à déterminer plus précisément comment et quand cette fusion – et d'autres – se produira.
'Maintenant que nous connaissons la distribution de la matière noire, nous pouvons calculer avec plus de précision l'accélération qui déplacera les galaxies autour de nous', a déclaré Jeong.
La recherche est parue le 26 mai dans le Journal astrophysique .
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Cet article a été initialement publié par Sciences en direct . Lis le article original ici .