Como os cosmologistas ponderam o universo – e outros universos possíveis -, os dados disponíveis para eles são tão complexos e vastos que pode ser extremamente desafiador para os seres humanos compreenderem.
Ao aplicar os princípios científicos usados ??para criar modelos para entender a biologia e a física celular e os desafios da cosmologia e do big data, os pesquisadores da Cornell desenvolveram um algoritmo promissor para mapear um conjunto multifacetado de probabilidades.
O novo método, que os pesquisadores usaram para visualizar modelos do universo, poderia ajudar a resolver alguns dos maiores mistérios da física, como a natureza da energia escura ou as características prováveis ??de outros universos.
“A ciência funciona porque as coisas se comportam de maneira muito mais simples do que têm direito”, disse James Sethna, professor de física e autor sênior de “Visualizando modelos probabilísticos com análise intensiva de componentes principais”, publicado em 24 de junho na revista Proceedings of National. Academia de Ciências. “Coisas muito complicadas acabam fazendo um comportamento coletivo bastante simples”.
Isso, segundo ele, é porque nem todo fator em um sistema é significativo. Por exemplo, milhões de átomos podem estar envolvidos em uma colisão física, mas seu comportamento é determinado por um número relativamente pequeno de constantes. Dados sobre o universo coletado por poderosos telescópios, entretanto, têm tantos parâmetros que pode ser desafiador para os pesquisadores descobrir quais medidas são mais importantes para revelar insights.
O algoritmo – desenvolvido pela primeira autora Katherine Quinn, M.S. ’16, Ph.D. 19 – permite que os pesquisadores visualizem um grande conjunto de probabilidades para procurar padrões ou outras informações que possam ser úteis – e fornece a eles uma melhor intuição para entender modelos e dados complexos.
“Como temos conjuntos de dados muito maiores e melhores, com terabytes e terabytes de informação, torna-se cada vez mais difícil realmente entendê-los”, disse Quinn. “Uma pessoa não pode simplesmente sentar-se e fazê-lo. Precisamos de melhores algoritmos que possam extrair o que nos interessa, sem que nos digam o que procurar. Não podemos simplesmente dizer: ‘Procure por universos interessantes’.” Esse algoritmo é uma maneira de desembaraçar informações de uma maneira que pode revelar a estrutura interessante dos dados. “
Para complicar ainda mais a tarefa dos pesquisadores, o fato de os dados consistirem em intervalos de probabilidades, em vez de imagens ou números brutos. “É um problema mais complicado de lidar”, disse Quinn.
Sua solução tira proveito de diferentes propriedades de distribuições de probabilidade para visualizar uma coleção de coisas que poderiam acontecer. Além da cosmologia, seu modelo tem aplicações para aprendizado de máquina e física estatística, que também funcionam em termos de previsões.
Para testar o algoritmo, os pesquisadores usaram dados do satélite Planck, da Agência Espacial Européia, e o estudaram com o co-autor Michael Niemack, professor associado de física, cujo laboratório desenvolve instrumentos para estudar a formação e evolução do universo medindo radiação de microondas. Eles aplicaram o modelo a dados sobre o fundo de microondas cósmico – radiação remanescente dos primeiros dias do universo.
O modelo produziu um mapa representando possíveis características de diferentes universos, dos quais o nosso próprio universo é um ponto. Este novo método de visualização das qualidades do nosso universo destaca a estrutura hierárquica do modelo dominado por matéria escura e energia escura que se encaixa tão bem nos dados de fundo de microondas cósmica. Embora a estrutura não seja surpreendente, essas visualizações apresentam uma abordagem promissora para otimizar medições cosmológicas no futuro, disse Niemack.
Em seguida, os pesquisadores tentarão expandir essa abordagem para permitir mais parâmetros para cada ponto de dados. O mapeamento desses dados poderia revelar novas informações sobre nosso universo, outros universos possíveis ou energia escura – que parece ser a forma dominante de energia em nosso universo, mas sobre a qual os físicos ainda pouco sabem.
“Nós usamos apenas modelos grosseiros para explicar o que a energia escura poderia ser, ou como ela poderia evoluir com o tempo”, disse Niemack. “Há uma enorme quantidade de parâmetros diferentes que poderiam ser adicionados aos modelos, e então poderíamos visualizá-los e decidir quais são as medidas importantes a serem priorizadas, para tentar entender qual modelo de energia escura melhor descreve nosso universo.”
Publicado em 01/07/2019
Artigo original: https://phys.org/news/2019-06-visualization-reveal-nature-universe.html
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