Человечество постепенно обретает новые знания о Вселенной. Однако, пока они пока малы. В частности, малоизученными остаются вопросы, связанные с темной энергией и темной материей. Если представить это графически, то исследователи находятся у самого подножия высокой горы, которую только предстоит покорить.
Одним из ключей к устройству Вселенной может стать карта распределения темной материи. Такая карта составляется учеными, но процесс это скрупулезный и требует не только временных и человеческих, но и финансовых затрат. Проблема в том, что темная материя не видна в телескоп, а судить о ее присутствии в определенных точках можно только по ряду признаков.
Так, известно, что темная материя, как и обычная, имеет свойство искривлять свет, который испускают далекие галактики. В результате, они выглядят слегка размытыми. Это можно сравнить с тем, что мы видим на Земле в знойный день при рассматривании удаленных объектов.
Этот эффект используется астрофизиками при составлении упомянутых выше карт, которые они сравнивают с прогнозами, полученными при помощи теоретических расчетов. Результаты наблюдений и теоретических выкладок сравниваются. Процесс этот крайне не простой и требует от исследователей таких качеств, как безусловная внимательность и умение работать с большими объемами статистических данных.
Исследователи решили автоматизировать этот процесс и создали специальную нейросеть, которая была обучена на уже имеющихся картах. Пробный запуск показал, что ИИ получает из исходных данных больше информации, чем человек. Кроме того, на треть возросла точность обработки. Ученые полагают, что созданная нейросеть поможет им быстрее приблизиться к получению ответов на интересующие вопросы и может быть успешно использована в аналогичных проектах.
