Eine neue Karte der Dunklen Materie im Universum wirft mehr Licht auf mehrere bisher unbekannte filamentöse Strukturen, die Galaxien miteinander verbinden.
Die Karte, die von einem internationalen Team, zu dem auch ein Astrophysiker aus Penn State gehört, mithilfe von maschinellem Lernen entwickelt wurde, könnte Studien über die Natur der Dunklen Materie, die Geschichte und die Zukunft unseres Universums ermöglichen.
Was ist dunkle Materie?
Dunkle Materie ist eine schwer fassbare Substanz, die 80% des Universums ausmacht. Es bietet auch das "Skelett" dessen, was Kosmologen die kosmisches Netzwerk, die großräumige Struktur des Universums, die mit ihrem Einfluss der Gravitation die Bewegung von Galaxien und anderem kosmischen Material bestimmt.
Die Verteilung der Dunklen Materie ist jedoch derzeit nicht bekannt. Wir wissen immer noch nicht, wie man es direkt misst.
Die Forscher schließen seine Verteilung aufgrund seines Gravitationseinflusses auf andere Objekte im Universum, wie z. B. Galaxien.
So weit so nah
Ironischerweise ist es einfacher, die Verteilung der Dunklen Materie viel weiter zu untersuchen, "weil sie die sehr ferne Vergangenheit widerspiegelt, die viel weniger komplex ist", sagt er. Donghui Jeong, außerordentlicher Professor für Astronomie und Astrophysik an der Penn State und Autor der Studie.
„Im Laufe der Zeit hat die Komplexität des Universums zugenommen, da die großräumige Struktur des Universums gewachsen ist, sodass es von Natur aus schwieriger ist, dunkle Materie lokal zu messen.“
Frühere Versuche, das kosmische Netz zu kartieren, begannen mit einem Modell des frühen Universums. Aus diesem Modell wurde dann die Entwicklung über Milliarden von Jahren simuliert. Eine rechenintensive Methode, die bisher keine ausreichend detaillierten Ergebnisse liefert.
Jagd nach der Struktur von Galaxien
In der neuen Studie gingen die Forscher einen ganz anderen Weg. Mit maschinellem Lernen entwickelten sie ein Modell, das Informationen über die Verteilung und Bewegung von Galaxien nutzt, um die Verteilung der Dunklen Materie vorherzusagen.
Die Forscher bauten und trainierten ihr Modell mithilfe einer Vielzahl von Galaxiensimulationen Illustris-TNG, die Galaxien, Gas, andere sichtbare Materie und dunkle Materie umfasst. Das Team wählte gezielt simulierte Galaxien aus, die mit denen der Milchstraße vergleichbar sind, und identifizierte schließlich, welche Eigenschaften der Galaxien benötigt werden, um die Verteilung der Dunklen Materie vorherzusagen.
Simuliertes Erlebnis
„Wenn bestimmte Informationen bereitgestellt werden, kann das Modell die Lücken im Wesentlichen auf der Grundlage seiner bisherigen Beobachtungen schließen“, sagt Jeong.
„Die Karte unserer Modelle passt nicht perfekt zu den Simulationsdaten, aber wir können immer noch sehr detaillierte Strukturen rekonstruieren. Wir fanden heraus, dass die Einbeziehung der Bewegung von Galaxien sowie ihrer Verteilung die Qualität der Karte drastisch verbessert und uns ermöglicht hat, mehr Details zu sehen.
Die resultierende Karte des lokalen kosmischen Netzwerks wird in einem Artikel veröffentlicht erschien online am 26. Mai im Astrophysical Journal.
Wie die neue Galaxiekarte entsteht
"Eine lokale Karte des kosmischen Netzes zu haben, öffnet ein neues Kapitel in der kosmologischen Studie", sagte Jeong. „Wir können untersuchen, wie die Verteilung der Dunklen Materie mit anderen Emissionsdaten zusammenhängt, was uns helfen wird, die Natur der Dunklen Materie zu verstehen. Und wir können diese filamentösen Strukturen, diese versteckten Brücken zwischen Galaxien, direkt studieren“.
Zum Beispiel wurde vorgeschlagen, dass sich die Milchstraße und die Andromeda-Galaxie langsam aufeinander zubewegen könnten, aber es ist unklar, ob sie über viele Milliarden Jahre hinweg kollidieren könnten. Die Untersuchung der Filamente der Dunklen Materie, die die beiden Galaxien verbinden, könnte wichtige Einblicke in ihre Zukunft liefern.
"Da dunkle Materie die Dynamik des Universums dominiert, bestimmt sie im Grunde unser Schicksal", sagte Jeong. „Wir können also einen Computer bitten, die Karte für Milliarden von Jahren zu entwickeln, um zu sehen, was im Lokaluniversum passieren wird. Und wir können das Modell in der Zeit zurückentwickeln, um die Geschichte unserer kosmischen Nachbarschaft zu verstehen.
Die Forscher glauben, dass sie die Genauigkeit ihrer Karte verbessern können, indem sie mehr Galaxien hinzufügen.
