Материята във Вселената не се разпределя еднакво. Той е доминиран от супер клъстери и нишки от материя, която ги свързва, заобиколена от огромни празнини. Суперклъстерите на Galaxy са на върха на йерархията. Вътре в тях е всичко останало: галактически групи и клъстери, отделни галактики и слънчева система. Тази йерархична структура се нарича „Космическата мрежа“.
Но как и защо Вселената прие тази форма?
Екип от астрономи и компютърни учени от Калифорнийския университет Санта Крус предприе интересен подход, за да го разбере. Те изградиха компютърен модел, основан на моделите на растеж на матричните форми. Това не е първият път, когато мазни форми са помогнали да се обяснят други модели в природата.
Екипът публикува проучване, представящо резултатите от тях, озаглавено „Разкриване на тъмните нишки на космическата мрежа“. Водещ автор е Джоузеф Бърчет, постдокторски изследовател по астрономия и астрофизика в UC Santa Cruz. Изследването е публикувано в The Astrophysical Journal Letters.
Съвременната космологична теория прогнозира, че материята ще придобие формата на тези супер-клъстери и нишки и огромните празнини, които ги разделят. Но до 80-те години на миналия век учените смятали, че галактическите клъстери са най-голямата структура, а също така смятали, че тези клъстери са разпределени равномерно в цялата Вселена.
Тогава бяха открити супер-клъстери. След това групи квазари. По него продължи, с все повече открития на структури и празнини. След това дойде Sloan Digital Sky Survey и огромна 3D карта на Вселената, както и други усилия като симулацията на хилядолетието.
Нишките на материята, които свързват всички тези супер-клъстери и групи галактики, са трудни за разбиране. В по-голямата си част това е просто дифузен водород. Но астрономите успяха да забележат това.
Въведете формата за тиня. Слизестите плесени са едноклетъчни организми, които отлично живеят като единични клетки, но също така автономно образуват съвкупни многоклетъчни структури. Когато храната е изобилна, те действат сами, но когато храната е по-оскъдна, те се обединяват. В колективно състояние те са по-добри в откриването на химикали, намирането на храна и дори могат да образуват стебла, които произвеждат спори.
Тънките форми са забележителни същества и учените бяха озадачени и заинтригувани от способността на съществото да „създава оптимални мрежи за разпространение и да решава трудни проблеми в областта на пространствената организация“, се казва в съобщение за пресата. През 2018 г. японски учени съобщиха, че кал от мазнини е в състояние да повтори оформлението на железопътната система на Токио.
Оскар Елек е докторантура в областта на изчислителните медии в U of C, Santa Cruz. Той предложи на водещия автор Джоузеф Бърчет, че калпавите форми могат да могат да имитират космическото разпределение на материята и да осигурят начин за визуализирането му.
Първоначално Бърчет беше скептично настроен.
„Това беше нещо като момент от Еврика и аз се убедих, че моделът от мазнини от тиня е пътят напред за нас.“
Джоузеф Бърчет, водещ автор. U от C, Санта Крус.
Възползвайки се от 2-D вдъхновение от света на изкуствата, Elek и друг програмист създадоха 3-D алгоритъм на поведение на мазнините от тиня, който наричат Monte Carlo Physarum Machine. Physarum е моделен организъм, използван при всякакви изследвания.
Бършет реши да даде данни на Elek от проучването на Sloan Digital Sky, което съдържа 37 000 галактики и тяхното разпространение в космоса. Когато те изпълниха алгоритъма на матрицата на тинята, резултатът беше „доста убедително представяне на космическата мрежа“.
„Това беше нещо като момент от Еврика и аз се убедих, че моделът от мазнини е пътят напред за нас“, каза Бърчет. „Това е някак съвпадение, че работи, но не изцяло. Слузният калъп създава оптимизирана транспортна мрежа, като намира най-ефективните пътища за свързване на хранителни източници. В космическата мрежа растежът на структурата произвежда мрежи, които също са в известен смисъл оптимални. Основните процеси са различни, но те произвеждат математически структури, които са аналогични. "
Но въпреки че е завладяващо, калпавият калъп беше само визуално изображение на мащабната структура. Екипът не спря дотук. Те усъвършенстваха алгоритъма и направиха допълнителни тестове, за да се опитат да валидират своя модел.
Това е мястото, където Dark Matter влиза в историята. По един начин, мащабната структура на Вселената е широкомащабното разпределение на Тъмната материя. Галактиките се образуват в масивни ореоли на Тъмната материя, с дълги нишковидни структури, които ги свързват. Тъмната материя съдържа около 85% от материята във Вселената, а гравитационното дърпане на всичко, което тъмната материя формира разпределението на „правилната“ материя.
Екипът от изследователи се запозна с каталог на ореолите от тъмна материя от друга научна симулация. Тогава те пуснаха своя алгоритъм, базиран на мазнини с тези данни, за да видят дали може да възпроизведе мрежата от нишки, свързващи всички тези ореоли. Резултатът беше много тясна корелация с оригиналната симулация.
„Започвайки с 450 000 ореола на тъмната материя, можем да постигнем почти перфектно прилягане към полетата на плътност при космологичната симулация“, казва Елек в съобщението за пресата.
Алгоритъмът за мазане на тинята възпроизведе нишковата мрежа и изследователите използваха тези резултати, за да усъвършенстват алгоритъма си.
В този момент екипът разполагаше с прогноза за структурата на мащабната структура и космическата мрежа, свързваща всичко. Следващата стъпка беше да го сравним с различен набор от данни за наблюдение. За целта те отидоха до знатния космически телескоп Хъбъл. Този спектрограф за космически произход на телескопа изучава широкомащабната структура на Вселената чрез спектроскопия на интергалактичен газ. Този газ не излъчва никаква собствена светлина, така че спектроскопията е ключова. Вместо да се фокусира върху самия газ, COS изучава светлината от далечни квазари, докато преминава през газа, и как интергалактичният газ влияе върху тази светлина.
„Знаехме къде трябва да бъдат нишките на космическата паяжина благодарение на тинята плесен, така че можем да отидем до архивираните спектри на Хъбъл за квазарите, които сондират това пространство и да потърсим подписите на газа“, обясни Бърчет. „Където и да видяхме нажежаема жичка в нашия модел, спектрите на Хъбъл показаха газов сигнал и сигналът се засили към средата на нишките, където газът трябва да е по-плътен.“
Това изисква друга Еврика.
„За първи път можем да премерим плътността на междугалактичната среда от отдалечените покрайнини на космическите нишки до горещите, плътни интериори на галактическите клъстери“, каза Бърчет. „Тези резултати не само потвърждават структурата на космическата мрежа, предвидена от космологичните модели, но и ни дават начин да подобрим нашето разбиране за еволюцията на галактиката, като я свържем с газовите резервоари, от които се образуват галактики.“
Това проучване показва какво може да се постигне, когато различни изследователи излязат от своите силози и си сътрудничат чрез различни дисциплини. Космологията, астрономията, компютърното програмиране, биологията и дори изкуството, допринесоха за този най-интересен резултат.
„Мисля, че може да има реални възможности, когато интегрирате изкуствата в научните изследвания“, каза съавторът Ангъс Форбс от лабораторията за творческо кодиране на UCSC. „Творческите подходи за моделиране и визуализиране на данни могат да доведат до нови перспективи, които ни помагат да осмислим сложните системи.“
Повече ▼:
- Прессъобщение: Астрономите използват модела на мазнините от тиня, за да разкрият тъмни нишки на космическата мрежа
- Изследователска книга: Разкриване на тъмните нишки на космическата мрежа
- Космическо списание: Нова 3-D карта показва големи мащабни структури във Вселената преди 9 милиарда години
