Тъмната енергия е едно от най-големите неизвестни в съвременната физика. Именно с нея учените обясняват защо разширяването на Вселената не просто продължава, а се ускорява. Ново изследване, публикувано в Nature Astronomy, предлага инструмент, който може да направи това ускорение много по-точно измеримо и така да ни даде по-добри улики какво всъщност стои зад него.
В центъра на новата работа са свръхновите от тип Ia. Това са космически експлозии, които астрономите отдавна използват като своеобразни „стандартни свещи“. Причината е, че те достигат близка собствена яркост. Когато учените сравнят колко ярки са в действителност и колко ярки изглеждат от Земята, могат да изчислят разстоянието до тях. Именно такива измервания помогнаха преди десетилетия да бъде открито ускореното разширяване на Вселената.
Проблемът е, че тези свръхнови не са напълно еднакви. През последните години се натрупаха данни, че видимата им яркост зависи и от галактиката, в която се появяват. Ако една свръхнова избухне в по-стара или по-масивна галактика, наблюденията може да изглеждат малко по-различно, отколкото ако тя е в по-млада среда. Това означава, че част от досегашните корекции са били опростени и могат да вкарват систематични грешки.
Тук идва новият подход, наречен CIGaRS. Вместо да разглежда отделно самата свръхнова, нейната галактика, праха по пътя на светлината и историята на разширяването на Вселената, той ги моделира заедно. Екипът е изградил обща статистическа и физична рамка, в която тези елементи влияят един на друг, вместо да бъдат поправяни на парче след това.
За да стане това изчислимо, учените използват извод, базиран на симулация и невронна мрежа. Първо се генерират множество симулирани „версии“ на Вселената с различни параметри. След това системата се учи как тези параметри се проявяват в реално наблюдаемите данни. Когато вече е обучена, тя може да сравнява истински наблюдения със симулациите и да оценява кои космологични параметри са най-вероятни.
Едно от най-важните предимства на метода е, че може да извлича много точна информация само от изображения, без да разчита толкова силно на спектроскопията. Това е особено важно за бъдещите наблюдения на обсерваторията Vera C. Rubin в Чили. Очаква се тя да открие огромен брой нови свръхнови, но само малка част от тях реалистично ще могат да получат подробни спектроскопски наблюдения. За останалите астрономите ще разполагат основно със снимки в различни цветове.
Според авторите именно тук CIGaRS може да промени правилата на играта. Методът оценява червеното отместване на галактиките с точност, близка до спектроскопската, но само от фотометрични данни. Това означава, че от много повече обекти ще може да се извлече надеждна информация за разстоянието и космическата история.
Изследователите смятат, че така космологичните ограничения могат да се подобрят до четири пъти спрямо по-традиционни подходи, които използват значително по-малка извадка от обекти със спектроскопия. Ако това се потвърди и при реалните данни от Rubin, астрономите ще получат много по-мощен инструмент за тестване на модели за тъмната енергия.
Новата рамка има и втори важен ефект. Тя не само помага да се мери Вселената, но и да се разбере по-добре откъде идват самите свръхнови от тип Ia. Като свързва честотата на тези експлозии с възрастта на звездите в различни галактики, моделът може да хвърли светлина върху системите, които пораждат тези взривове.
Накратко: вместо да чакаме перфектни данни от сравнително малък брой обекти, новият подход се опитва да извлече максимума от огромните масиви наблюдения, които вече идват в астрономията. Това е типичен пример как изкуственият интелект не заменя науката, а помага да бъдат комбинирани сложни физични модели с мащаб от данни, който иначе би бил труден за обработка.
Дали това ще реши загадката на тъмната енергия? Все още не. Но може да направи следващите измервания достатъчно точни, за да различим по-добре кои идеи работят и кои не. А в космологията понякога именно по-добрата мярка е решаващата крачка към по-дълбоко обяснение.
