Bản đồ vật chất tối tiết lộ các “sợi” mới kết nối các thiên hà

Bản đồ cung cấp một cái nhìn mới về vật chất vô hình trong khu vực vũ trụ của chúng ta.

—
Ghi chú: Trong bài lược dịch từ livescience.com, Có thể có các từ chuyên ngành, Link bài viết gốc ở cuối trang. Nếu đóng góp một bản dịch tốt hơn, nhờ các anh chị liên hệ qua fanpage fb.com/nhungdieuthuvi. Chân thành cảm ơn
—-

Một bản đồ vật chất tối mới được tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo cho thấy những “sợi tơ” ẩn của các thiên hà bắc cầu bằng vật chất vô hình.

Bản đồ tập trung vào vũ trụ địa phương – khu vực lân cận bao quanh Dải Ngân hà. Donghui Jeong, nhà vật lý thiên văn tại Đại học Bang Pennsylvania và là tác giả chính của nghiên cứu mới cho biết, mặc dù ở gần nhưng vũ trụ địa phương rất khó lập bản đồ vì nó chứa đầy những cấu trúc phức tạp làm từ vật chất nhìn thấy.

Jeong nói với Live Science: “Chúng tôi phải thiết kế ngược để biết vật chất tối ở đâu bằng cách nhìn vào các thiên hà.”

ĐỌC THÊM >> [Video Vietsub] Sóng hấp hẫn là gì?!

Vật chất tối là một chất vô hình, bí ẩn, tương tác với vật chất nhìn thấy thông qua lực hấp dẫn. Một số nhà nghiên cứu đưa ra giả thuyết rằng vật chất vô hình này có thể bao gồm các hạt khối lượng lớn tương tác yếu, hoặc WIMP, sẽ rất lớn (đối với các hạt hạ nguyên tử) và trung tính về mặt điện từ, để chúng không tương tác với bất cứ thứ gì trên phổ điện từ, chẳng hạn ánh sáng. Một ý tưởng khác với một số bằng chứng tiềm năng ủng hộ nó là vật chất tối có thể bao gồm các hạt siêu nhẹ được gọi là axion.

Dù vật chất tối là gì, thì các tác động của nó đều có thể phát hiện được trong lực hấp dẫn xuyên qua vũ trụ. Tuy nhiên, việc vạch ra một lực hấp dẫn vô hình không hề dễ dàng. Thông thường, các nhà nghiên cứu làm điều đó bằng cách chạy các mô phỏng máy tính lớn, bắt đầu với mô hình vũ trụ sơ khai và tua nhanh qua hàng tỷ năm giãn nở và tiến hóa của vật chất nhìn thấy, điền vào các khoảng trống hấp dẫn để tìm ra vật chất tối ở đâu. Điều này đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn và lượng thời gian đáng kể, Jeong nói.

Nghiên cứu mới này có một cách tiếp cận khác. Các nhà nghiên cứu lần đầu tiên đào tạo một chương trình máy học trên hàng nghìn mô phỏng máy tính về vật chất nhìn thấy và vật chất tối trong vũ trụ địa phương. Học máy là một kỹ thuật đặc biệt thành thạo trong việc chọn ra các mẫu từ các tập dữ liệu lớn. Các vũ trụ mô hình trong nghiên cứu đến từ một bộ mô phỏng phức tạp được gọi là Illustris – TNG.

Sau khi thử nghiệm việc đào tạo thuật toán máy học trên bộ mô phỏng vũ trụ Illustris – TNG về độ chính xác trong 1 giây, các nhà nghiên cứu đã áp dụng nó vào dữ liệu trong thế giới thực. Họ đã sử dụng danh mục thiên hà Cosmicflows-3, lưu trữ dữ liệu về sự phân bố và chuyển động của vật chất nhìn thấy trong phạm vi 200 megaparsec, hay 6,5 tỷ năm ánh sáng, của Dải Ngân hà. Khu vực đó bao gồm hơn 17.000 thiên hà.

Kết quả là một bản đồ mới về vật chất tối trong vũ trụ địa phương và các mối quan hệ của nó với vật chất nhìn thấy được. Trong một phát hiện đầy hứa hẹn, thuật toán học máy đã tái tạo phần lớn những gì đã biết hoặc nghi ngờ về vùng lân cận của Dải Ngân hà từ các mô phỏng vũ trụ. Nhưng nó cũng đề xuất các tính năng mới, bao gồm các sợi dài của vật chất tối kết nối các thiên hà xung quanh Dải Ngân hà với nó và với nhau.
Điều này rất quan trọng để hiểu được cách các thiên hà sẽ di chuyển theo thời gian, Jeong nói. Ví dụ, Dải Ngân hà và Thiên hà Tiên nữ được dự đoán sẽ đâm vào nhau trong khoảng 4,5 tỷ năm nữa. Hiểu được vai trò của vật chất tối cục bộ trong vụ va chạm đó có thể giúp giải quyết chính xác hơn cách thức và thời điểm sự hợp nhất đó – và những thứ khác-sẽ xảy ra.

Jeong nói: “Bây giờ chúng ta biết sự phân bố của vật chất tối, chúng ta có thể tính toán chính xác hơn gia tốc sẽ di chuyển các thiên hà xung quanh chúng ta.”

Nghiên cứu xuất hiện ngày 26 tháng 5 trên Tạp chí Vật lý Thiên văn.

Ban đầu được xuất bản trên Live Science.

Đây là cách bộ não con người tự khởi động lại sau giấc ngủ sâu vì thuốc mê

Nguồn:
_https://www.livescience.com/map-local-universe-dark-matter.html

Bình luận bằng Facebook

comments