Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Một nghiên cứu mới đã tiết lộ hàng trăm ứng cử viên thấu kính hấp dẫn mạnh mẽ mới dựa trên việc đi sâu vào dữ liệu. Nghiên cứu được hưởng lợi từ thuật toán học máy chiến thắng trong một cuộc thi khoa học quốc tế.
Giống như những quả cầu pha lê cho những bí ẩn sâu xa hơn của vũ trụ, các thiên hà và các vật thể không gian khổng lồ khác có thể đóng vai trò là thấu kính cho các vật thể và hiện tượng xa hơn trên cùng một con đường, uốn cong ánh sáng theo những cách mặc khải.
Thấu kính hấp dẫn lần đầu tiên được lý thuyết bởi Albert Einstein hơn 100 năm trước để mô tả cách ánh sáng bị bẻ cong khi nó đi qua các vật thể lớn như các thiên hà và cụm thiên hà.
Các hiệu ứng thấu kính này thường được mô tả là yếu hoặc mạnh và cường độ của ống kính liên quan đến vị trí và khối lượng của vật thể và khoảng cách từ nguồn sáng được thấu kính. Các thấu kính mạnh có thể có khối lượng gấp 100 tỷ lần so với mặt trời của chúng ta, khiến ánh sáng từ các vật thể ở xa hơn trong cùng một đường dẫn được phóng to và phân tách thành nhiều hình ảnh hoặc xuất hiện dưới dạng các vòng cung hoặc vòng tròn ấn tượng.
Hạn chế chính của các thấu kính hấp dẫn mạnh là sự khan hiếm của chúng, chỉ có vài trăm xác nhận kể từ lần quan sát đầu tiên vào năm 1979, nhưng điều đó đã thay đổi … và nhanh chóng.
Một nghiên cứu mới của một nhóm các nhà khoa học quốc tế đã tiết lộ 335 ứng cử viên thấu kính mạnh mới dựa trên dữ liệu sâu được thu thập cho một dự án kính viễn vọng hỗ trợ của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ ở Arizona có tên là Công cụ Quang phổ Năng lượng Tối (DESI). Nghiên cứu được công bố ngày 7 tháng 5 trên Tạp chí Vật lý thiên văn (The Astrophysical Journal) được hưởng lợi từ thuật toán học máy chiến thắng trong một cuộc thi khoa học quốc tế.
David Schlegel, một nhà khoa học cao cấp thuộc Phòng Vật lý của Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley (Phòng thí nghiệm Berkeley), người tham gia nghiên cứu cho biết: “Tìm những vật thể này giống như tìm kính viễn vọng có kích thước của một thiên hà. Chúng là những đầu dò mạnh mẽ của vật chất tối và năng lượng tối.”
Các ứng cử viên thấu kính hấp dẫn mới được phát hiện này có thể cung cấp các điểm đánh dấu cụ thể để đo chính xác khoảng cách tới các thiên hà trong vũ trụ cổ đại nếu siêu tân tinh được quan sát và theo dõi và đo chính xác qua các thấu kính này.
Các thấu kính mạnh cũng cung cấp một cửa sổ mạnh mẽ vào vũ trụ vô hình của vật chất tối, chiếm khoảng 85% vật chất trong vũ trụ, vì phần lớn khối lượng chịu trách nhiệm cho các hiệu ứng thấu kính được cho là vật chất tối. Vật chất tối và sự giãn nở đang gia tăng của vũ trụ được thúc đẩy bởi năng lượng tối, là một trong những bí ẩn lớn nhất mà các nhà vật lý đang nghiên cứu để giải quyết.
Trong nghiên cứu mới nhất, các nhà nghiên cứu đã tranh thủ Cori, một siêu máy tính tại Trung tâm tính toán khoa học nghiên cứu năng lượng quốc gia của Berkeley Lab (NERSC), để tự động so sánh dữ liệu hình ảnh từ Khảo sát di sản của máy ảnh năng lượng tối (DECaLS) – một trong ba cuộc khảo sát được thực hiện để chuẩn bị cho DESI – với một mẫu đào tạo gồm 423 ống kính đã biết và 9.451 ống kính không.
Các nhà nghiên cứu đã nhóm các ống kính mạnh của ứng viên thành ba loại dựa trên khả năng thực tế chúng là ống kính: Hạng A dành cho 60 ứng viên có khả năng là ống kính nhất, Hạng B cho 105 ứng viên có tính năng kém rõ rệt hơn và Hạng C cho 176 ống kính ứng cử viên có các tính năng ống kính mờ hơn và nhỏ hơn so với các ống kính trong hai loại khác.
Xiaosheng Huang, tác giả chính của nghiên cứu lưu ý rằng nhóm nghiên cứu đã thành công trong việc giành thời gian trên Kính viễn vọng Không gian Hubble để xác nhận một số ứng cử viên ống kính hứa hẹn nhất được tiết lộ trong nghiên cứu với việc quan sát thời gian trên Hubble bắt đầu vào cuối năm 2019.
Kính thiên văn vũ trụ Hubble có thể nhìn thấy các chi tiết tốt mà không có hiệu ứng làm mờ của bầu khí quyển Trái đất.
Các ứng cử viên ống kính được xác định với sự hỗ trợ của mạng lưới thần kinh, đây là một dạng trí tuệ nhân tạo, trong đó chương trình máy tính được đào tạo để dần dần cải thiện khả năng khớp hình ảnh của mình theo thời gian để tăng tỷ lệ thành công trong việc xác định ống kính. Mạng lưới thần kinh máy tính được lấy cảm hứng từ mạng lưới sinh học của các tế bào thần kinh trong não người.
Phải mất hàng giờ để đào tạo mạng lưới thần kinh. Có một mô hình phù hợp rất tinh vi của ‘Ống kính là gì?’ và ‘Cái gì không phải là ống kính?’
Huang đã có một số phân tích thủ công về hình ảnh thấu kính để giúp chọn ra những hình ảnh tốt nhất để huấn luyện mạng từ hàng chục ngàn hình ảnh. Ông nhớ lại một ngày thứ bảy, trong đó ông ngồi lại với các nhà nghiên cứu sinh viên trong cả ngày để thu thập hàng chục ngàn hình ảnh để phát triển danh sách mẫu của ống kính và ống kính không.
“Chúng tôi không chỉ chọn những thứ này một cách ngẫu nhiên,” Huang chia sẻ. “Chúng tôi đã phải tăng cường bộ này bằng các ví dụ được chọn bằng tay trông giống như ống kính nhưng không phải là ống kính”, và chúng tôi đã chọn những bộ có thể gây nhầm lẫn.”
Sự tham gia của sinh viên là chìa khóa trong nghiên cứu. “Các sinh viên đã làm việc siêng năng trong dự án này và giải quyết nhiều vấn đề khó khăn, tất cả trong khi tham gia đầy đủ các lớp học”. Một trong những sinh viên nghiên cứu, Christopher Storfer, sau đó đã được chọn tham gia chương trình Thực tập Phòng thí nghiệm Khoa học Đại học DOE (SULI) tại Phòng thí nghiệm Berkeley.
Các nhà nghiên cứu đã cải thiện thuật toán được sử dụng trong nghiên cứu mới nhất để tăng tốc độ nhận dạng các ống kính có thể. Mặc dù ước tính 1 trên 10.000 thiên hà hoạt động như một thấu kính, mạng lưới thần kinh có thể loại bỏ hầu hết các thấu kính. “Thay vì phải trải qua 10.000 hình ảnh để tìm thấy một bức ảnh, giờ đây chúng tôi chỉ còn vài chục”.
Mạng lưới thần kinh ban đầu được phát triển cho Thử thách tìm kiếm ống kính mạnh, một cuộc thi lập trình diễn ra từ tháng 11 năm 2016 đến tháng 2 năm 2017, thúc đẩy sự phát triển của các công cụ tự động để tìm ống kính mạnh.
Schlegel nói thêm, với số lượng dữ liệu quan sát ngày càng tăng và các dự án kính viễn vọng mới như DESI và Kính thiên văn khảo sát khái quát lớn (LSST) hiện đang được lên kế hoạch bắt đầu vào năm 2023, có sự cạnh tranh gay gắt để khai thác dữ liệu này bằng các công cụ trí tuệ nhân tạo tinh vi. “Sự cạnh tranh đó là tốt”.
Một nhóm có trụ sở tại Úc cũng tìm thấy nhiều ứng cử viên ống kính mới sử dụng một cách tiếp cận khác. Khoảng 40 phần trăm những gì họ tìm thấy nhóm của Schlegel đã không làm và tương tự như vậy, nghiên cứu mà Schlegel tham gia đã tìm thấy nhiều ứng cử viên sáng giá mà nhóm khác không có.
Huang cho biết nhóm nghiên cứu đã mở rộng tìm kiếm ống kính trong các nguồn dữ liệu hình ảnh bầu trời khác và nhóm cũng đang xem xét liệu có nên cắm vào một bộ tài nguyên máy tính rộng hơn để đẩy nhanh việc săn bắn hay không.
Mục tiêu của nhóm Schlegel là đạt được 1.000 ứng cử viên ống kính mới.
NERSC là Văn phòng Người dùng của Cơ sở Khoa học DOE.
Những người tham gia nghiên cứu bao gồm các nhà nghiên cứu từ Đại học San Francisco, Phòng thí nghiệm Berkeley, Đài quan sát thiên văn quang học quốc gia, Đại học Siena, Đại học Bang Utah, Đại học Arizona, Đại học Toronto và Viện Vật lý lý thuyết Perimet ở Canada và Đại học Paris -Saclay ở Pháp.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Phòng thí nghiệm quốc gia DOE / Lawrence Berkeley . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :