Algorithmus simuliert das intergalaktische Medium des Universums

Das Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) leitete die Entwicklung eines neuen numerischen Verfahrens zur Reproduktion des intergalaktischen Mediums, das aus einer kosmologischen Simulation von 100.000 Rechenstunden unter Verwendung von Big Data und maschinellen Lerntechniken gewonnen wurde. Dank dieses Hydro-BAM genannten Algorithmus konnten Forscher die Hierarchie in der Beziehung zwischen den Eigenschaften von dunkler Materie, ionisiertem Gas und intergalaktischem neutralem Wasserstoff ausnutzen, Zutaten, die die großräumige Struktur unseres Universums ausmachen.

Die Forschung reproduzierte mit hoher Präzision die sogenannten Lyman-Alpha-Wälder, ein Linienmuster in den Spektren entfernter Galaxien und Quasare, das entsteht, wenn das von diesen Objekten emittierte Licht von Wolken aus Wasserstoffgas auf seinem Weg absorbiert wird. Die Analyse dieser Wälder ist von grundlegender Bedeutung, um unser Verständnis des Universums als Ganzes zu verbessern. Die Studie führte zur Veröffentlichung von zwei Artikeln in Das Astrophysikalische Journal.

Aktuelle Beobachtungen scheinen darauf hinzudeuten, dass alles in unserem Universum von dunkler Materie und dunkler Energie dominiert wird, die viel häufiger vorkommen als konventionelle oder baryonische Materie. Baryonische Materie macht nur 5% der gesamten Masse des Universums aus. Im Gegensatz dazu macht dunkle Materie etwa 27 % des Kosmos aus. Die restlichen 68 % bestehen aus dunkler Energie, die nicht nur für die Expansion des Universums, sondern auch für seine ständige Beschleunigung verantwortlich ist.

Das kosmologische Standardmodell geht davon aus, dass die Organisation des Universums auf seinen größten Skalen von der Wechselwirkung dieser Bestandteile abhängt. Tatsächlich beginnen numerische Simulationen auf dem neuesten Stand der Technik, eine realistische Modellierung dieser Prozesse bereitzustellen. Es bleiben jedoch viele Unsicherheiten.

Um zuverlässige theoretische Vorhersagen zu erhalten, müssen Wissenschaftler große Mengen numerischer Simulationen durchführen, die ein großes kosmologisches Volumen abdecken und auf verschiedenen möglichen Modellen basieren, die alle relevanten physikalischen Prozesse beinhalten. Diese „virtuellen Universen“ dienen als Testumgebungen für das Studium der Kosmologie. Die Simulationen sind jedoch rechenintensiv, und aktuelle Rechenanlagen können nur kleine kosmische Volumina untersuchen, verglichen mit den Volumina, die von aktuellen und zukünftigen Beobachtungskampagnen abgedeckt werden.

Big Data und KI zur Entschlüsselung des Universums

Eine Zusammenarbeit zwischen einem Team des Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) unter der Leitung von Francisco-Shu Kitaura und einem anderen der Universität Osaka unter der Leitung von Kentaro Nagamine hat neue Strategien entwickelt, die es ermöglichen, schnelle, detaillierte Rechenmodelle nachzubilden die Entstehung und Entwicklung des Universums.

„Wir unternehmen besondere Anstrengungen, um maschinelle Lerntechniken zu entwickeln, um den gesamten Prozess zu beschleunigen, Rechenkosten zu sparen und viele dieser Simulationen effizient auszuführen“, sagte Francesco Sinigaglia, ein gemeinsamer Ph.D. Student an der Universität La Laguna (Teneriffa, Spanien) und dem IAC und der Universität Padua (Italien), Erstautor beider Publikationen.

Insbesondere hat das IAC-Team einen neuartigen Algorithmus namens Hydro-BAM entwickelt, der fortschrittliche Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, des maschinellen Lernens und der Kosmologie kombiniert. Der Algorithmus erstellt in nur wenigen zehn Sekunden genaue Vorhersagen, die den kostspieligeren hydrodynamischen Simulationen entsprechen, die auf einem Supercomputer etwa 100.000 Stunden dauern. „Der Algorithmus besteht aus etwa 100.000 Codezeilen, die am IAC geschrieben wurden und das Ergebnis jahrelanger Arbeit einiger weniger Forscher sind, etwa so viele wie die erste Version von Photoshop“, bemerkt Francisco-Shu Kitaura, Forscher am IAC.

„Das Ziel dieser Studien ist es, unser Verständnis der großräumigen Struktur des Universums zu verfeinern und durch Modellierung und Beobachtung baryonischer Größen Informationen über seine Entwicklung im Laufe der kosmischen Zeit abzuleiten“, sagt Andrés Balaguera Antolínez, IAC-Forscher und einer der Hauptverantwortlichen Entwickler des Hydro-BAM-Codes. „Unsere Methoden zielen darauf ab, das beobachtete Universum durch eine detaillierte Auswertung der unterschiedlichen und komplexen statistischen Zusammenhänge zwischen der dreidimensionalen Verteilung von dunkler Materie und sichtbarer Materie wie Galaxien und intergalaktischem Gas zu reproduzieren.“

Gasbäume, die den kosmischen Wald enthüllen

Mit diesem neuen Rechenverfahren gingen die Forscher der Verbindung zum beobachtbaren Universum nach. „Wir haben eine umfassende Nachbearbeitungsanalyse unserer hydrodynamischen Simulationen durchgeführt, indem wir Millionen von virtuellen Beobachtern eingesetzt haben, um den Lyman-Alpha-Wald zu modellieren, der bei der Absorption von Quasar-Sichtlinien beobachtet wurde“, beschreibt Ikkoh Shimuzu, ehemals von der Universität Osaka (jetzt an der Shikoku Gakuin-Universität).

Dieses Muster entsteht, wenn „Bäume“ aus Wasserstoffgas, die im ganzen Universum verstreut sind, das von diesen entfernten Objekten emittierte Licht absorbieren. Auf diese Weise können Wissenschaftler deutliche Absorptionslinien sehen, die Wolken in unterschiedlichen Entfernungen entsprechen und somit das unterschiedliche Alter des Universums anzeigen, sowie Informationen über das intergalaktische Medium liefern.

„Der Durchbruch kam, als wir verstanden, dass die Zusammenhänge zwischen den Mengen an intergalaktischem Gas, dunkler Materie und neutralem Wasserstoff, die wir zu modellieren versuchten, hierarchisch gut organisiert sind“, sagt Sinigaglia. „Das ionisierte Gas hat eine räumliche Verteilung, die der der Dunklen Materie sehr ähnlich ist, und der neutrale Wasserstoff wird durch die Verteilung des ionisierten Gases bestimmt; außerdem gibt uns die gemeinsame Verteilung des ionisierten Gases und des neutralen Wasserstoffs Auskunft über den thermischen Zustand des Gases und erlaubt uns, den Absorptionsfluss des Lyman-Alpha-Waldes vorherzusagen“, schließt er.

„Unsere Arbeiten auf diesem Gebiet haben einen großen Einfluss auf die wissenschaftliche Gemeinschaft und wir wurden von Weltklasse-Gruppen kontaktiert“, sagt Kitaura. Trotz ihres Erfolgs sagen die Autoren, dass die Forschung erst am Anfang steht, und planen, Tausende von simulierten Universen einschließlich baryonischer Physik zu produzieren, die eine umfassende Analyse von Daten aus Galaxiendurchmusterungen wie DESI, WEAVE-JPAS und dem Subaru PFS-Projekt ermöglichen sollten. Insbesondere das Ergebnis dieser Forschung wird es Wissenschaftlern ermöglichen, eine beispiellose Analyse massiver Lyman-Alpha-Walddatensätze durchzuführen, die es uns ermöglichen, die möglichen Spannungen kosmologischer Modelle anzugehen, die von verschiedenen Beobachtungssonden erhalten wurden.