ब्रह्मांड विज्ञान का अध्ययन करने के लिए वैज्ञानिकों के एक समूह को मौलिक रूप से नए तरीके से ठोकर लग सकती है।
ब्रह्माण्ड विज्ञानी आमतौर पर ब्रह्मांड के अधिक से अधिक भागों को देखकर ब्रह्मांड की संरचना का निर्धारण करते हैं। लेकिन इन शोधकर्ताओं ने पाया कि एक मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म एक एकल मॉडल वाली आकाशगंगा की जांच कर सकता है और डिजिटल ब्रह्मांड की समग्र संरचना की भविष्यवाणी कर सकता है जिसमें यह मौजूद है- एक माइक्रोस्कोप के तहत रेत के एक यादृच्छिक अनाज का विश्लेषण करने और यूरेशिया के द्रव्यमान का निर्धारण करने के समान। ऐसा लगता है कि मशीनों ने एक पैटर्न खोज लिया है जो भविष्य में खगोलविदों को प्राथमिक बिल्डिंग ब्लॉक्स का अध्ययन करके वास्तविक ब्रह्मांड के बारे में बड़े पैमाने पर अनुमान लगाने की अनुमति दे सकता है।
"यह एक पूरी तरह से अलग विचार है। उन लाखों आकाशगंगाओं को मापने के बजाय, आप केवल एक ले सकते हैं। यह आश्चर्य की बात है कि यह काम करता है," न्यू यॉर्क में फ्लैटिरॉन इंस्टीट्यूट में एक सैद्धांतिक खगोल भौतिकीविद और पेपर के मुख्य लेखक फ्रांसिस्को विलास्कुजा-नवारो ने कहा।
ऐसा नहीं होना चाहिए था। विलास्कुजा-नवारो के एक अभ्यास से अविश्वसनीय खोज बढ़ी, जिसने प्रिंसटन विश्वविद्यालय के एक छात्र जुपिटर डीन को दिया: एक तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए, जो एक आकाशगंगा के गुणों को देखते हुए, ब्रह्मांड संबंधी विशेषताओं के एक जोड़े का अनुमान लगा सकता है। चुनौती केवल डीन को मशीन लर्निंग से परिचित कराने की थी। तब उन्होंने देखा कि कंप्यूटर पदार्थ के कुल घनत्व की गणना कर रहा था। "मुझे लगा कि छात्र ने गलती की है," विलासकुजा-नवारो ने कहा। "मेरे लिए विश्वास करना, ईमानदार होना थोड़ा कठिन था।"
शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग मॉडलिंग (CAMELS) प्रोजेक्ट के साथ कॉस्मोलॉजी एंड एस्ट्रोफिजिक्स के हिस्से के रूप में बनाए गए 2000 डिजिटल ब्रह्मांडों का विश्लेषण किया। इन ब्रह्मांडों की संरचना में 10% से 50% पदार्थ की भिन्नता है, बाकी डार्क एनर्जी है, जिससे ब्रह्मांड का तेजी से और तेजी से विस्तार हो रहा है (हमारा वास्तविक ब्रह्मांड लगभग एक-तिहाई डार्क और दृश्यमान पदार्थ और दो-तिहाई डार्क एनर्जी है) . जैसे-जैसे सिमुलेशन आगे बढ़ा, डार्क मैटर और दृश्य पदार्थ आकाशगंगाओं में विलीन हो गए। सिमुलेशन में सुपरमैसिव ब्लैक होल से सुपरनोवा और इजेक्टा जैसी जटिल घटनाओं का एक मोटा इलाज भी शामिल था।
डीन के तंत्रिका नेटवर्क ने इन विभिन्न डिजिटल ब्रह्मांडों में लगभग 1 मिलियन सिम्युलेटेड आकाशगंगाओं का अध्ययन किया। अपने ईश्वरीय दृष्टिकोण से, वह प्रत्येक आकाशगंगा के आकार, रचना, द्रव्यमान और एक दर्जन से अधिक अन्य विशेषताओं को जानता था। उन्होंने संख्याओं की इस सूची को मूल ब्रह्मांड में पदार्थ के घनत्व से जोड़ने की कोशिश की।
यह सफल हुआ। जब दर्जनों ब्रह्मांडों से हजारों नई आकाशगंगाओं पर इसका परीक्षण किया गया था, जिसे पहले नहीं खोजा गया था, तंत्रिका नेटवर्क 10% की सटीकता के साथ ब्रह्मांडीय पदार्थ घनत्व की भविष्यवाणी करने में सक्षम था। "इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस आकाशगंगा को देख रहे हैं, किसी ने नहीं सोचा था कि यह भी संभव होगा," विलास्कुज़ा-नवारो ने कहा।
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एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन ने शोधकर्ताओं को चकित कर दिया क्योंकि आकाशगंगाएँ स्वाभाविक रूप से अराजक वस्तुएं हैं। कुछ एक साथ बनते हैं, जबकि अन्य अपने पड़ोसियों को खाकर बढ़ते हैं। विशाल आकाशगंगाएँ अपने पदार्थ को बनाए रखती हैं, जबकि बौनी आकाशगंगाओं में सुपरनोवा और ब्लैक होल अपने अधिकांश दृश्यमान पदार्थ को बाहर निकाल सकते हैं।
एक व्याख्या यह है कि "ब्रह्मांड और/या आकाशगंगा हमारी कल्पना से कहीं अधिक सरल हैं।" टीम ने छह महीने यह समझने की कोशिश में बिताए कि न्यूरल नेटवर्क इतना समझदार कैसे हो गया। उन्होंने यह सुनिश्चित करने के लिए जाँच की कि एल्गोरिथ्म को केवल आकाशगंगाओं के बजाय सिमुलेशन कोड से घनत्व प्राप्त करने का कोई तरीका नहीं मिला है। प्रयोगों की एक श्रृंखला के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने समझा कि एल्गोरिथम ब्रह्मांडीय घनत्व को कैसे निर्धारित करता है। बार-बार नेटवर्क को फिर से प्रशिक्षित करके, विभिन्न गांगेय गुणों को व्यवस्थित रूप से छिपाते हुए, उन्होंने सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित किया।
तंत्रिका नेटवर्क ने लगभग 17 गांगेय गुणों और पदार्थ के घनत्व के बीच अधिक सटीक और जटिल संबंध का खुलासा किया। यह संबंध गांगेय विलय, तारा विस्फोट और ब्लैक होल विस्फोट के बावजूद बना रहता है।
अध्ययन से पता चलता है कि, सिद्धांत रूप में, मिल्की वे और शायद कुछ अन्य आस-पास की आकाशगंगाओं का एक व्यापक अध्ययन हमारे ब्रह्मांड में पदार्थ के एक अत्यंत सटीक माप की अनुमति दे सकता है। विलास्कुज-नवारो ने कहा कि ऐसा प्रयोग, ब्रह्मांड में तीन प्रकार के न्यूट्रिनो के अज्ञात द्रव्यमान के योग जैसे ब्रह्मांडीय महत्व की अन्य संख्याओं का सुराग प्रदान कर सकता है।
शोधकर्ताओं खुशी है कि तंत्रिका नेटवर्क दो स्वतंत्र सिमुलेशन की गन्दी आकाशगंगाओं में पैटर्न खोजने में सक्षम था। डिजिटल खोज इस संभावना को जन्म देती है कि वास्तविक ब्रह्मांड में बड़े और छोटे के बीच एक समान संबंध हो सकता है।
यह एक बहुत ही अच्छी बात है। यह पूरे ब्रह्मांड और एक आकाशगंगा के बीच संबंध स्थापित करता है।
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