Нейросеть помогла точнее измерить массу Млечного Пути и темную материю в скоплениях галактик
Международная группа астрофизиков представила новый метод оценки массы галактик и скоплений, основанный на нейросетях. Работа опубликована в репозитории arXiv и описывает улучшение классического проекционного массового оценщика (PME), который часто даёт завышенные результаты.
Классический PME, используемый для измерения массы галактик по движению их спутников, систематически завышает значения. В тестах на симулированных галактиках из проекта IllustrisTNG ошибка составляла от 30% до 46% в зависимости от метода расчёта расстояния. Нейросетевая коррекция снизила это отклонение до 2% с разбросом всего 26–30%.
Учёные обучили остаточную нейронную сеть на тысячах смоделированных групп галактик. Для каждого размера выборки спутников — от 5 до 50 — создавалась отдельная модель, что позволило автоматически учитывать статистический шум при малом количестве данных.
Применение нового метода к Млечному Пути дало оценку общей массы в 1,144 ? 10?? масс Солнца. При этом использование только 5–10 ярчайших спутников показывает чуть меньший диапазон — от 0,8 до 0,95 ? 10?? масс Солнца. Эти значения значительно точнее предыдущих оценок.
Разработка важна для космологии: масса галактик и скоплений напрямую связана с содержанием тёмной материи. Более точные измерения позволят лучше понять распределение тёмной материи во Вселенной и уточнить модели её формирования.
Авторы отмечают, что метод особенно эффективен для систем с малым числом наблюдаемых спутников, что типично для многих близких галактик. Нейросеть автоматически корректирует систематическую ошибку, что делает оценку массы более надёжной.
