Międzynarodowy zespół astronomów przeprowadził największą jak dotąd kosmologiczną symulację komputerową, pozwalającą prześledzić rozkład nie tylko ciemnej, ale i zwykłej materii (takiej jak ta, która tworzy planety, gwiazdy i galaktyki). Dzięki temu lepiej poznamy ewolucję Wszechświata.
Symulacje z serii FLAMINGO pozwalają obliczyć przebieg zmienności wszystkich składników Wszechświata, czyli zwykłej i ciemnej materii oraz ciemnej energii, z uwzględnieniem wielu różnych praw fizyki. W miarę postępu symulacji powstają w niej wirtualne galaktyki i ich gromady. Takie symulacje odgrywają kluczową rolę w naukowej interpretacji bardzo dużych zbiorów danych, łącząc przewidywania teoretyczne na temat Wszechświata ze współczesnymi obserwacjami. Warto dodać, że ilości wciąż napływających danych obserwacyjnych o galaktykach, kwazarach i gwiazdach są obecnie ogromne. W ich dostarczaniu przodują uruchomiony niedawno przez Europejską Agencję Kosmiczną (ESA) Teleskop Euclid i oczywiście Teleskop Jamesa Webba NASA (JWST).
W teorii właściwości całego Wszechświata są określone przez kilka liczb zwanych parametrami kosmologicznymi. Ich wartości mogą być bardzo precyzyjnie zmierzone na różne sposoby. Jedna z metod pomiarowych opiera się na właściwościach kosmicznego mikrofalowego tła (cosmic microwave background – CMB), czyli słabej poświaty pozostałej po najwcześniejszych etapach ewolucji kosmosu. Jednak wartości parametrów kosmologicznych wyznaczone na bazie CMB wcale nie są zgodne z wartościami zmierzonymi za pomocą innych technik, opartych na przykład na sposobie, w jaki grawitacja galaktyk zakrzywia światło (tzw. soczewkowanie grawitacyjne). Te rozbieżności mogą sygnalizować poważne braki w naszym standardowym modelu kosmologicznym, a nawet w całej fizyce. Tu jednak z pomocą przychodzą właśnie zaawansowane symulacje komputerowe, które mogą ujawnić przyczynę rozbieżności pomiarów poszczególnych parametrów, ponieważ dostarczają naukowcom informacji o możliwych odchyleniach (błędach systematycznych) w tych pomiarach. Jeśli jednak żadna z tych metod nie okaże się wystarczające do wyjaśnienia rozbieżności, kosmologia znów znajdzie się w poważnych tarapatach.
Do tej pory symulacje komputerowe używane do porównywania przewidywań teoretycznych z obserwacjami śledziły tylko rozkład i ewolucję zimnej ciemnej materii. Nie bez powodu – to właśnie ona dominuje w kosmosie. Jednak uczeni uważają, że wkład zwykłej materii nie może być już dłużej zaniedbywany, ponieważ to właśnie on może okazać się liczbowo zbliżony do różnic między modelami i obserwacjami. Natomiast faktem jest, że symulacje obejmujące również zwykłą materię barionową są trudniejsze i wymagają znacznie większej mocy obliczeniowej. Wynika to z faktu, że zwykła materia – stanowiąca zaledwie 16% całej materii we Wszechświecie – oddziałuje nie tylko grawitacyjnie, ale także poprzez ciśnienie gazu, co może powodować wyrzucanie materii z galaktyk przez aktywne czarne dziury i supernowe daleko w przestrzeń międzygalaktyczną. Siła tych międzygalaktycznych podmuchów zależy od liczby i skali eksplozji w ośrodku międzygwiazdowym, i jest bardzo trudna do oszacowania. Co więcej, wkład neutrin (subatomowych cząstek o bardzo małej, ale nie do końca znanej masie) jest równie ważny, ale nie był jak dotąd brany pod uwagę w podobnych symulacjach.
Dopiero teraz astronomowie wykonali serię symulacji komputerowych śledzących „naraz” tworzenie się struktur w rozkładzie ciemnej materii, zwykłej materii i neutrin. Efekt wspomnianych już wiatrów galaktycznych został skalibrowany przy użyciu uczenia maszynowego, poprzez porównanie przewidywań wielu różnych symulacji o stosunkowo małych objętościach z obserwowanymi masami galaktyk i rozkładem gazu w gromadach galaktyk. Modelowano nasz kosmos w różnych objętościach kosmologicznych i przy różnych rozdzielczościach. Zespół zmieniał też poszczególne parametry modelu, w tym siłę wiatrów galaktycznych i masę neutrin.
Pierwsze wyniki symulacji pokazują, że zarówno neutrina, jak i zwykła materia są niezbędne do uzyskania dokładnych przewidywań dla Wszechświata, ale nie eliminują sprzeczności między różnymi wynikami dla parametrów z obserwacji kosmologicznych.
Obraz w tle przedstawia obecny rozkład materii w wycinku największej symulacji FLAMINGO, o rozmiarze sześciennym 2,8 Gpc (9,1 miliarda lat świetlnych) na jeden bok. Jasność obrazu tła oddaje aktualny rozkład ciemnej materii, a jego kolor określa rozkład neutrin. Wstawki przedstawiają trzy kolejne powiększenia wyśrodkowane na najbardziej masywnej gromadzie galaktyk i kolejno pokazują: temperaturę gazu, gęstość ciemnej materii i wirtualne obserwacje rentgenowskie (Schaye et al. 2023). Źródło: Josh Borrow, zespół FLAMINGO i konsorcjum Virgo.
Ewolucja najbardziej masywnej gromady galaktyk w symulacji o wysokiej rozdzielczości. Główny kadr przedstawia gęstość gazu (określa ją tu jasność) i temperaturę (zakodowaną poprzez odcień), przy czym kolor biały oznacza najgorętszy i najgęstszy gaz w ośrodku gromady. Wstawka ukazuje ewolucję gęstości ciemnej materii w centrum jednej z gromad. Gromada rozrasta się zarówno poprzez ciągłą akrecję materii wzdłuż włókien, jak i okazjonalne, gwałtowne zjawiska fuzji, które podgrzewają gaz. Źródło: Yannick Bahé, zespół FLAMINGO i konsorcjum Virgo.
Największa z serii symulacja obejmuje 300 miliardów cząstek (o masie małej galaktyki każda) zawartych w objętości sześciennej o krawędzi dziesięciu miliardów lat świetlnych. Uważa się, że jest to największa kosmologiczna symulacja komputerowa ze zwykłą materią, jaką kiedykolwiek przeprowadzono. Matthieu Schaller z Uniwersytetu w Lejdzie, jeden z jej twórców, podkreśla, że na jej potrzeby opracowano nowy kod SWIFT, który efektywnie rozdziela pracę obliczeniową pomiędzy... 30 tysięcy procesorów.
Symulacje FLAMINGO bez wątpienia otwierają nowe wirtualne okno na Wszechświat, które pomoże znacznie lepiej wykorzystać także dopiero nadchodzące dane obserwacyjne. Ogromna ilość wirtualnych danych to też nowe możliwości w zakresie dokonywania odkryć teoretycznych i testowania nowych technik analizy danych, w tym modnego dziś w nauce uczenia maszynowego (Machine Learning). To właśnie dzięki algorytmom uczenia maszynowego astronomowie mogą tworzyć przewidywania dla losowo wybranych wirtualnych wszechświatów. Porównując je następnie z obserwacjami struktury wielkoskalowej Wszechświata, w którym żyjemy, mogą oszacować wartości parametrów kosmologicznych. Co więcej, mogą zmierzyć odpowiadające im niepewności pomiarowe, porównując je z obserwacjami, które nakładają znane ograniczenia na składową związaną z działaniem wiatrów galaktycznych.
Efektem dotychczasowych prac z symulacjami FLAMINGO są trzy artykuły opublikowane w „Monthly Notices of the Royal Astronomical Society”: jeden opisuje zastosowane metody, drugi przedstawia samą symulację, a w trzecim autorzy analizują, jak dobrze ich symulacje odtwarzają wielkoskalową strukturę materii.
Czytaj więcej:
- Cały artykuł
- Joop Schaye et al, The FLAMINGO project: cosmological hydrodynamical simulations for large-scale structure and galaxy cluster surveys, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2023)
- Roi Kugel et al, FLAMINGO: Calibrating large cosmological hydrodynamical simulations with machine learning, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2023)
Źródło: Phys.org
Opracowanie: Elżbieta Kuligowska
Na ilustracji: Rzut na wycinek o grubości 130 milionów lat świetlnych w symulacji o objętości sześciennej 9,132 miliarda lat świetlnych na bok. Jasność tła obrazuje gęstość powierzchniową zimnej ciemnej materii, a kolor odzwierciedla gęstość powierzchniową masywnych neutrin. Włóknista kosmiczna sieć wielkoskalowej struktury kosmosu jest doskonale widoczna. Kolor zmienia się bardziej płynnie niż jasność, co świadczy o tym, że neutrina gromadzą się na większych skalach długości niż zimna ciemna materia. Źródło: Josh Borrow, zespół FLAMINGO i konsorcjum Virgo
