Yüz Tanıma Algoritmalarını Kullanarak Karanlık Maddeyi Keşfedebiliriz!

Karanlık maddeyi hiçbir zaman doğrudan doğruya tespit etmedik veya ölçmedik, ancak onun var olduğunu biliyoruz. Çünkü karanlık maddenin evrenimiz üzerindeki etkilerini gözlemleyebiliyoruz. Bildiğimiz anlamıyla maddenin ("görünen maddenin") uyguladığı kütleçekimi, yıldızların ve galaksilerin birçok hareketini açıklamakta yetersiz kalıyor. Bu da bize işin içinde başka bir faktörün de olduğunu düşündürüyor.

Karanlık madde de dahil olmak üzere tüm maddeler ışık ışınlarını hafifçe bükebilir ve teleskoplarımızla yaptığımız gözlemlerde “zayıf kütleçekimsel kırılmalara” neden olabilir. Bilim insanları bu kırılmaları, karanlık maddeye rastlamanın oldukça muhtemel olduğu bölgeleri detaylarıyla ortaya koymak için gece gökyüzünde kullanabilir.

Tanıdık Yüzler Aramak

İsviçre’nin Zürih Federal Teknoloji Enstitüsü’nden bir araştırma ekibi, karanlık maddenin neden olduğu zayıf yerçekimsel kırılmalardaki silik bulgulara rastlayabilme umuduyla görsel canlandırmaları analiz etmek için sıklıkla kullanılan türden bir sinir ağı modeli eğitti. Bilim insanlarının karanlık maddelerde aradıkları özellikleri öğreten simüle veriler, bu modeli beslemek için kullanıldı. Model, görüntülerdeki karanlık maddedeki potansiyel bulguları tespit etme ve etiketleme konusunda bilim insanlarına kıyasla %30 daha isabetli sonuçlar verdi.

Bu makine öğrenimi modeli daha sonra Avrupa Güney Rasathanesi’nin “Kilo-Degree Survey” projesinde oluşturulan gerçek karanlık madde haritalarını analiz etmek için de kullanıldı. Physical Review D dergisinde yayınlanan bulgular, modelin haritaları güncel yöntemlerden daha ayrıntılı bir şekilde analiz edebildiğini ve karanlık maddenin olası konumunu daha isabetli bir şekilde modelleyebildiğini göstermektedir.

Araştırma ekibi, evrenin genişlemesini sağlayan gizemli bir güç olan karanlık enerjinin dağılımı ve davranışı hakkında daha fazla bilgi edinmek için modeli gelecekte diğer kozmolojik haritalara uygulamayı umuyor.