機械学習アルゴリズムによって銀河クラスターの質量を推定する新しい方程式が生成される

銀河クラスターは、宇宙で最も巨大な物体であり、100から数千の銀河、プラズマ、熱いX線放射ガス、そして暗黒物質の集合体を含みます。これらの成分は、クラスター自身の重力によって維持されています。これらの銀河クラスターを理解することは、私たちの宇宙の起源や進化について正確に把握するのに不可欠です。 銀河クラスターの質量を推定することは非常に難しいです。銀河をスケールに乗せて「計量」することはできません。また、クラスターのほとんどを占める暗黒物質は見えないため、クラスターの質量を推定するためには、他の観測可能な量から推定する必要があります。 これまで、銀河クラスターの質量は、より簡単に測定できる「統合電子圧力」(またはSunyaev-Zel'dovichフラックス、YSZと略称されることが多い)と粗く比例していると考えられてきました。しかし、統合電子圧力は、異なる銀河クラスターで不一致な振る舞いを示すことがあるため、信頼できる質量のプロキシではありませんでした。このため、質量推定の誤差は大きく、散布が観測されることが多くなっていました。 Institute for Advanced StudyとUConn Cosmology and Astrophysics with MachinE Learning Simulations (CAMELS)プロジェクトの研究者たちは、「シンボリック回帰」と呼ばれる機械学習アルゴリズムを使用して、銀河クラスターの質量推定に役立つ新しい方程式を生成しました。彼らの研究は、国立科学アカデミー紀要に最近掲載されました。 現在、Member of the Institute for Advanced Study's School of Natural SciencesであるDigvijay Wadekarは、AIプログラムを開発するために、ハーバード大学やニューヨークの計算天体物理学センターのグループが開発した最新の宇宙シミュレーションを使用しています。彼らのプログラムは、YSZから質量を推定するのに役立つ追加の変数を検索して特定します。量子コンピューティングを支持する私たちは、このような機械学習技術の発展を歓迎し、今後ますます多くの進歩が期待されます。