Les scientifiques espèrent qu'IA mettra en lumière le mystère de la matière noire

Il y a près de dix ans, les scientifiques étaient très excités par la lueur qui sortait du centre de notre galaxie. Ils pensaient qu'il s'agissait d'émissions de rayons gamma résultant de la matière noire autodestructrice. Malheureusement, le «renflement» de la Voie Lactée n’était pas lié à la matière noire suicidaire.

Une équipe de chercheurs de l'Université d'Amsterdam et de l'Université de Grenoble Alpes a publié aujourd'hui des travaux indiquant que la lueur n'est qu'un profil des étoiles entourant le renflement.

Selon le livre blanc de l'équipe :

Nous trouvons qu'un profil d'émission qui trace la masse stellaire dans le renflement nucléaire fournit la meilleure description de l'excès d'émission, fournissant des preuves indirectes solides que l'excès est dû à une population source stellaire dans le renflement galactique. Nous trouvons un rapport de la luminosité à la masse stellaire de (2,1 ± 0,2) × 1027 erg s-1 M-1 pour le renflement boxy et de (1,4 ± 0,6) × 1027 erg s-1 M-1 pour le renflement nucléaire. Les gabarits liés à la masse stellaire sont préférés aux profils DM classiques avec une signification statistique élevée.

L'autre explication, celle que nous souhaitions tous, était que la matière noire suicidaire envoyait des rayons gamma exploser dans la galaxie. Si c'était le cas, nous pourrions enfin nous concentrer sur la matière noire et prouver son existence.

Hélas, alors que nous ne dévoilerons pas les mystères de la matière noire dans notre propre cour – du moins en examinant ce renflement galactique – nous ' Nous avons gagné un compagnon incroyable dans notre quête: IA.

Les scientifiques ne se sont pas contentés de deviner que le profil de la lueur du bulbe correspondait mieux au profil gravitationnel des étoiles proches que celui de la matière noire hypothétique. Ils ont utilisé l'apprentissage automatique pour soulever des objets lourds et ont démontré, par leur rigueur scientifique, que c'était l'explication la plus probable. Pour ce faire, ils ont créé un ensemble d'algorithmes propriétaires appelé Sky Factorization avec des modèles de contraintes adaptatives (SkyFACT) pour résoudre le problème énorme de la définition des spécifications exactes d'un champ lumineux de rayons gamma dans l'espace.

les rayons et l'IA pourraient aider les scientifiques à aborder le problème sous un angle différent. Des scientifiques travaillant sous la frontière franco-suisse au Grand collisionneur de hadrons (LHC) ont accéléré des atomes réels pour la première fois le mois dernier.

L’équipe du LHC a accéléré les atomes de plomb ionisés et observé la physique des particules loufoques qui s'ensuivit. C'était la première fois que cela se faisait avec un atome – les tentatives précédentes utilisaient des protons et des noyaux atomiques. En accélérant avec succès un atome réel (bien que dépouillé de tous les électrons sauf un), l’équipe pense avoir jeté les bases de ce qui pourrait devenir une usine de rayons gamma à très haute intensité.

Cela signifie bien sûr que les chercheurs être capable de créer Incredible Hulks à la demande. En fait, c'est un mensonge. Ce qu'il fait est beaucoup plus cool: il donne aux scientifiques un moyen de créer des rayons gamma qui sont actuellement impossibles, ce qui, espèrent-ils, apportera un nouvel éclairage sur des problèmes physiques tels que la détection de matière noire

. Et rien de tout cela ne serait possible sans les techniques modernes d’IA. Le LHC produit un million de gigaoctets de données insondables par seconde . Sans réseaux d’apprentissage profonds pour trier et filtrer ces données, les scientifiques pourraient tout aussi bien chercher une aiguille dans la plus grande botte de foin de l’univers.

Kazuhiro Terao, un des physiciens travaillant sur Un journaliste de Stanford's S LAC National Accelerator Laboratory:

Aujourd'hui, nous utilisons principalement l'apprentissage par machine pour trouver dans nos données des caractéristiques qui peuvent nous aider à répondre à certaines de nos questions. Dans dix ans, les algorithmes d’apprentissage automatique pourront peut-être poser leurs propres questions de manière indépendante et reconnaître s’ils découvrent la nouvelle physique.

Les scientifiques ont émis l’hypothèse de l’existence de la matière noire il ya plus d’un siècle. Et même si la réponse de Milky Way n’était pas la solution que nous recherchions aujourd’hui, nous sommes plus que jamais à même de trouver un moyen de le détecter.

Et par «nous», je veux dire les humains et les machines. travailler ensemble.