На высоте в северной части Чили учёные усердно работают над сборкой элементов одной из самых передовых астрономических обсерваторий в истории, носящей имя американского астронома Веры Рубин (NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory). В арсенале обсерватории находятся инновационный телескоп и самая крупная в мире цифровая камера, которые позволят в течение десяти лет проводить исследование космоса (LSST), в ходе которого будет создано 5,5 миллионов изображений, насыщенных данными. LSST обеспечит астрономов и космологов беспрецедентным объемом информации, значительно превзойдя все предыдущие исследования.
Специалисты из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США, участвующие в научном сотрудничестве по изучению тёмной энергии LSST (DESC), стремятся раскрыть тайны тёмной энергии и тёмной материи. Эти загадочные субстанции, составляющие 95% всей энергии и материи во Вселенной, до сих пор остаются слабо изученными. Тёмная материя проявляется в формировании и движении галактик, но остаётся невидимой для наблюдателей. Между тем, тёмная энергия ответственна за ускоренное расширение Вселенной, причину которого ещё предстоит выяснить.
Источник: LSST DESC
«Мы ещё не знаем их физического происхождения, но у нас есть гипотезы. Благодаря LSST и обсерватории Веры Рубин мы надеемся установить ограничения на то, чем могут быть тёмная материя и энергия, что позволит исследователям выявить самые перспективные направления», — утверждает Катрин Хайтманн, заместитель директора отдела физики высоких энергий (HEP) Аргоннского университета.
В рамках подготовки к LSST учёные Аргонна проводят космологическое моделирование, исследуя теории о свойствах тёмной материи и энергии. Они воссоздают эволюцию Вселенной, чтобы сравнить теоретические представления с признаками, которые изучение может выявить. Например, как выглядела бы сегодня Вселенная, если бы тёмная материя обладала небольшой температурой, или как изменилось бы расширение, если бы тёмная энергия была исключительно сильной после Большого Взрыва? Моделирование позволяет предсказывать, какие признаки появятся в реальных данных LSST, указывающие на правдоподобность определённой теории.
Для моделирования учёные Аргонна используют ресурсы Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), в том числе суперкомпьютер Aurora — одну из первых машин в мире, способную выполнять более одного квинтиллиона операций в секунду. «Мощная память и высокая скорость Aurora позволяют нам моделировать большие объёмы Вселенной, учитывая больше физических аспектов в симуляциях, чем когда-либо раньше, сохраняя необходимое разрешение для важнейших деталей», — отмечает Хайтманн.
Благодаря LSST свет отдалённых галактик, испущенный на заре Вселенной, достигнет обсерватории. Датчики камеры обсерватории преобразуют свет в данные, которые будут передаваться по всему миру в несколько центров данных проекта. Эти центры подготовят информацию для последующего анализа в научном сообществе.
Физик Мэтью Беккер из Аргонна тесно сотрудничает с проектом, разрабатывая алгоритмы обработки данных для изучения тёмной материи и энергии с применением явления слабого гравитационного линзирования. «Когда свет от далёких галактик достигает обсерватории, его путь изменяется под влиянием гравитационного поля масс, находящихся на пути, включая тёмную материю. Это создаёт лёгкие корреляции форм и ориентаций галактик на небе. Измерив такие корреляции, мы сможем получить знания о распределении материи, включая тёмную материю, во Вселенной», — объясняет Беккер.
Сигналы гравитационного линзирования в данных LSST будут слабыми, поэтому для подтверждения точности измерений необходимо много данных. По завершении LSST создаст 60 петабайт данных изображений. Беккер и его коллеги разрабатывают методы сжатия данных для управления и плодотворного анализа, определяя уровень достоверности для сообщества в выводах, основанных на сжатых данных.
«Если мы осведомлены о мере уверенности в нашем анализе, это позволяет сравнивать наши результаты с другими исследованиями, выявляя текущее состояние знаний космологии. С данными от LSST всё станет гораздо интереснее», — подчёркивает Беккер.
Источник: iXBT
