Астрономия и космос

Метод CIGaRS меняет подход к изучению темной энергии по сверхновым

Искусственный интеллект и комплексное моделирование.

Международная команда под руководством ученых из Института космических наук Барселонского университета (ICCUB) разработала инновационный метод анализа сверхновых, который позволяет значительно точнее измерять расширение Вселенной и природу темной энергии. Исследователи обнаружили, что с помощью метода под названием CIGaRS можно эффективно извлекать критически важные данные из изображений взрывающихся звезд, обходясь без дорогостоящих спектроскопических наблюдений. Результаты этой работы, открывающие новые перспективы для космологии, опубликованы в журнале Nature Astronomy.

Новый подход, предложенный учеными, решает давнюю проблему, связанную с использованием сверхновых типа Ia в качестве космических маяков. Эти звездные взрывы служат для астрономов так называемыми стандартными свечами, поскольку обладают предсказуемой внутренней яркостью. Сравнивая ее с видимой яркостью с Земли, ученые рассчитывают расстояния до далеких галактик и, как следствие, скорость расширения Вселенной.

Именно этот метод привел к открытию ускоряющегося расширения космоса, которое приписывают таинственной темной энергии. Однако точность таких измерений долгое время страдала из-за неуловимого нюанса: на видимые характеристики сверхновых влияет их окружение. Взрывы в старых, массивных галактиках систематически отличаются от взрывов в молодых, небольших звездных системах, что вносило искажения в расчеты.

Для преодоления этого ограничения исследователи создали единую комплексную модель под названием CIGaRs. Вместо того чтобы вносить упрощенные поправки по отдельности, их система одновременно учитывает физику самого взрыва, свойства родительской галактики, влияние межзвездной пыли, частоту появления сверхновых на разных этапах космической истории и даже само расширение Вселенной.

Такой целостный взгляд позволяет моделировать множество возможных вселенных с нуля на компьютере, а затем с помощью байесовского метода определять, какая из них лучше всего соответствует реальным наблюдениям. Ключевым элементом здесь стал искусственный интеллект: специально обученная нейронная сеть быстро находит связь между смоделированными данными и глубинными физическими параметрами, что делает возможным одновременный анализ десятков тысяч сверхновых.

Наиболее практичным и важным достижением метода CIGaRS стала возможность определять космологическое красное смещение галактик исключительно по их изображениям, без использования спектроскопии. Традиционный спектроскопический анализ, хоть и точен, чрезвычайно ресурсоемок и подходит только для малой доли всех обнаруживаемых объектов.

Новая техника обеспечивает сопоставимую точность, но работает с данными обычной съемки неба — это критически важно для эпохи, когда начинается работа обсерватории имени Веры К. Рубин в Чили. Этот телескоп обнаружит миллионы сверхновых, но лишь ничтожную их часть можно будет изучить спектроскопически. Метод CIGaRS создан именно для того, чтобы извлечь максимум информации из подавляющего большинства событий, которые останутся доступны только через фотометрические наблюдения.

В конечном счете, работа не только предлагает практический инструмент для будущих обзоров неба, но и открывает путь к улучшению космологических ограничений в четыре раза по сравнению с традиционными подходами. Помимо уточнения свойств темной энергии, метод проливает свет на сами механизмы звездных взрывов, помогая понять, как и когда возникают сверхновые типа Ia. Это означает, что астрономы наконец получают возможность эффективно работать с грядущим океаном данных, избегая систематических ошибок, которые долгое время ограничивали наше понимание Вселенной.

Научная публикация:

Karchev, K., Trotta, R. & Jiménez, R. CIGaRS I: combined simulation-based inference from type Ia supernovae and host photometry. Nat Astron (2026). https://doi.org/10.1038/s41550-026-02842-5

Ваша реакция?
Показать полностью
Подписаться
Уведомление о
guest
0 Комментарий
Первые
Последние Популярные
Back to top button