Aineita maailmankaikkeudessa ei ole jakautunut tasaisesti. Sitä hallitsevat superklusterit ja ainefilamentit, jotka yhdistävät ne yhdessä, valtavien tyhjien alueiden ympäröimänä. Galaktian superklusterit ovat hierarkian yläosassa. Niiden sisällä on kaikkea muuta: galaksiryhmiä ja klustereita, yksittäisiä galakseja ja aurinkojärjestelmiä. Tätä hierarkkista rakennetta kutsutaan ”kosmiseen verkkoon”.
Mutta miten ja miksi maailmankaikkeus sai tämän muodon?
Ryhmä tähtitieteilijöitä ja tietotekniikan tutkijoita Kalifornian yliopistossa Santa Cruz käytti mielenkiintoista lähestymistapaa sen selvittämiseen. He rakensivat tietokonemallin, joka perustui liman muottien kasvuun. Tämä ei ole ensimmäinen kerta, kun liman muotit ovat auttaneet selittämään muita luonnon kuvioita.
Ryhmä on julkaissut tutkimuksen, jossa hahmotellaan tulokset nimeltään ”Kosmisen verkon pimeiden säikeiden paljastaminen”. Pääkirjailija on Joseph Burchett, tutkijatohtori, astronomia ja astrofysiikka UC Santa Cruzissa. Tutkimus julkaistiin The Astrophysical Journal Letters -lehdessä.
Moderni kosmologinen teoria ennustaa, että aine tulee näiden superklustereiden ja -filamenttien sekä niitä erottavien valtavien tyhjien alueiden muotoon. Mutta 1980-luvulle saakka tutkijoiden mielestä galaksiklusterit olivat suurin rakenne, ja he uskoivat myös, että nämä klusterit jakautuivat tasaisesti koko maailmankaikkeuteen.
Sitten löydettiin superklustereita. Sitten kvaasariryhmät. Se meni, kun löydettiin enemmän ja enemmän rakenteita ja tyhjiöitä. Sitten tuli Sloan Digital Sky Survey ja valtava 3D-kartta maailmankaikkeudesta, ja muut ponnistelut, kuten Millennium Simulation.
Ainefilamentit, jotka yhdistävät kaikki nämä superklusterit ja galaksiryhmät, ovat vaikea nähdä. Suurimmaksi osaksi se on vain diffuusi vety. Mutta tähtitieteilijät ovat onnistuneet saamaan näkemykset siitä.
Syötä liman muotti. Limakannat ovat yksisoluisia organismeja, jotka elävät täydellisesti hienosti yksisoluina, mutta muodostavat myös itsenäisesti aggregaattisia monisoluisia rakenteita. Kun ruokaa on runsaasti, he toimivat yksin, mutta kun ruokaa on niukasti, he sekoittuvat yhteen. Kollektiivitilassa ne havaitsevat paremmin kemikaaleja, löytävät ruokaa ja voivat jopa muodostaa varret, jotka tuottavat itiöitä.
Limamuotit ovat merkittäviä olentoja, ja tutkijat ovat hämmentyneitä ja kiinnostuneita olennon kyvystä "luoda optimaaliset jakeluverkot ja ratkaista laskennallisesti vaikeita alueellisia organisaatioongelmia", kuten lehdistötiedotteessa sanotaan. Japanilaiset tutkijat kertoivat vuonna 2018, että liman muotti pystyi toistamaan Tokion rautatiejärjestelmän ulkoasun.
Oskar Elek on laskennallisen median tutkijatohtori Santa Cruzin U: n yliopistossa. Hän ehdotti johtajalle Joseph Burchettille, että liman muotit voivat kyetä jäljittelemään aineen kosmista jakautumista ja tarjoamaan tavan visualisoida se.
Burchett oli aluksi skeptinen.
"Se oli eräänlainen Eureka-hetki, ja sain vakuuttuneeksi siitä, että liman muotimalli oli meille tie eteenpäin."
Joseph Burchett, pääkirjailija. UC, Santa Cruz.
Elek ja toinen ohjelmoija loivat taitemaailmasta saatuja kaksiulotteisia inspiraatioita ja tekivät kolmiulotteisen algoritmin liman muotikäyttäytymisestä, jota he kutsuvat Monte Carlo Physarum -koneeksi. Physarum on malli-organismi, jota käytetään kaikenlaisissa tutkimuksissa.
Burchett päätti antaa Elekille tietoja Sloan Digital Sky Survey -kyselystä, joka sisälsi 37 000 galaksia ja niiden leviämistä avaruudessa. Kun he suorittivat liman muottialgoritmin, tulos oli ”melko vakuuttava esitys kosmisesta verkosta”.
"Se oli eräänlainen EUREKA-hetki, ja sain vakuuttuneeksi siitä, että liman muotimalli oli meille tie eteenpäin", Burchett sanoi. ”Se on melko sattumaa, että se toimii, mutta ei kokonaan. Liman muotti luo optimoidun kuljetusverkon, joka löytää tehokkaimmat reitit ruokalähteiden yhdistämiseen. Kosmisessa verkossa rakenteen kasvu tuottaa verkkoja, jotka ovat myös tietyssä mielessä optimaalisia. Taustalla olevat prosessit ovat erilaisia, mutta ne tuottavat matemaattisia rakenteita, jotka ovat analogisia. ”
Mutta vaikka limakalvo oli pakottavaa, se oli vain visuaalinen esitys suuren mittakaavan rakenteesta. Joukkue ei lopettanut siinä. He tarkensivat algoritmia ja tekivät lisätestejä mallinsa validoimiseksi.
Täällä Dark Matter tulee tarinaan. Yhdessä tavalla maailmankaikkeuden laajamittainen rakenne on Dark Matterin laajamittainen jakauma. Galaksit muodostuvat tummien aineiden massiivisissa halogeeneissä, ja pitkät filamenttirakenteet yhdistävät ne. Pimeä aine käsittää noin 85% maailmankaikkeuden aineesta, ja kaiken Dark Matterin painovoimaveto muodostaa ”säännöllisen” aineen jakauman.
Tutkijaryhmä sai hallussaan tumma-ainehalojen luettelon toisesta tieteellisestä simulaatiosta. Sitten he juoksivat limanmuottiin perustuvan algoritminsa näiden tietojen kanssa nähdäkseen, pystyisikö se replikoimaan kaikki nämä halot yhdistävän filamenttiverkoston. Tuloksena oli erittäin tiukka korrelaatio alkuperäisen simulaation kanssa.
"Alkaen 450 000 tumman aineen halosta, voimme saada lähes täydellisen sopivuuden tiheyskenttiin kosmologisessa simulaatiossa", Elek sanoi lehdistötiedotteessa.
Liman muottialgoritmi toisti filamentaalisen verkon, ja tutkijat käyttivät näitä tuloksia algoritmin hienosäätöön edelleen.
Tuolloin ryhmällä oli ennustus suuren mittakaavan rakenteen rakenteesta ja kaikkea yhdistävästä kosmisesta verkosta. Seuraava vaihe oli verrata sitä erilaiseen havaintotietojoukkoon. Tätä varten he menivät kunnianarvoisaan Hubble-avaruusteleskooppiin. Tuon teleskoopin Cosmic Origins Spectrograph (COS) tutkii maailmankaikkeuden laaja-alaista rakennetta galaktisen kaasun spektroskopian avulla. Tuo kaasu ei säteile mitään omaa valoaan, joten spektroskopia on avainasemassa. Sen sijaan, että keskityttäisiin itse kaasuun, COS tutkii kaukaisten kvasaarien valoa kulkiessaan kaasun läpi ja kuinka galaktienvälinen kaasu vaikuttaa siihen valoon.
"Tiesimme, missä kosmisen rainan filamenttien tulisi olla limamuotin ansiosta, joten voimme mennä arkistoituihin Hubble-spektriin kvasaareille, jotka koettelevat kyseisen tilan ja etsiä kaasun allekirjoituksia", Burchett selitti. "Missä tahansa näimme hehkulankaa mallissamme, Hubble-spektrit osoittivat kaasusignaalin ja signaali vahvistui kohti hehkulankojen keskustaa, missä kaasun tulisi olla tiheämpää."
Se vaatii toisen Eurekan.
"Voimme nyt ensimmäistä kertaa kvantifioida galaktienvälisen väliaineen tiheyden kosmisen web-filamentin etälaitamilta galaksiklusterien kuumiin, tiheisiin sisätiloihin", Burchett sanoi. "Nämä tulokset eivät vain vahvista kosmologisten mallien ennustamaa kosmisen verkon rakennetta, vaan antavat myös meille tavan parantaa ymmärrystämme galaksien evoluutiosta yhdistämällä ne kaasusäiliöihin, joista galaksit muodostuvat."
Tämä tutkimus osoittaa, mitä voidaan saavuttaa, kun eri tutkijat tulevat ulos siiloistaan ja tekevät yhteistyötä eri tieteenalojen kautta. Kosmologia, tähtitiede, tietokoneohjelmointi, biologia ja jopa taide ovat kaikki vaikuttaneet tähän mielenkiintoisimpaan lopputulokseen.
"Mielestäni voi olla todellisia mahdollisuuksia, kun integroit taiteet tieteelliseen tutkimukseen", sanoi kirjoittaja Angus Forbes UCSC: n Creative Coding -laboratoriosta. "Luovat lähestymistavat datan mallintamiseen ja visualisointiin voivat johtaa uusiin näkökulmiin, jotka auttavat meitä ymmärtämään monimutkaisia järjestelmiä."
Lisää:
- Lehdistötiedote: Tähtitieteilijät käyttävät limemuotimallia paljastaen kosmisen rainan tummat langat
- Tutkimuspaperi: Kosmisen verkon pimeiden säikeiden paljastaminen
- Space Magazine: Uusi kolmiulotteinen kartta näyttää suuren mittakaavan rakenteita maailmankaikkeudessa 9 miljardia vuotta sitten
