في خطوة ثورية نحو فهم أعماق الكون، أعلن علماء الفلك عن تطوير تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتمييز بين المادة المظلمة وتأثيرات الضجيج الكوني. تعتبر المادة المظلمة، التي تُشكل حوالي 85% من جميع المادة في الكون، لغزاً عميقاً لا يزال العلماء يسعون إلى كشفه.
وبحسب الأبحاث، فإن المادة المظلمة تمثل نوعًا من الجسيمات التي تفاعلها ضعيف للغاية، حيث تتواصل فقط من خلال الجاذبية. لكن، لوحظ أن هذه الجسيمات قد تتفاعل مع بعضها البعض في حالات معينة، مما يثير اهتمام العلماء لاستكشاف جزيئاتها وكيفية تفاعلها.
لكن التحدي الرئيسي يظل في تمييز التغيرات الدقيقة التي قد تشير إلى تفاعلات المادة المظلمة عن تلك الناتجة عن النوى المجاورة للمجرات، والتي تعمل كمصادر للضجيج الكوني. وفي سبيل حل هذه المعضلة، قام عالم الفلك ديفيد هارفي من مختبر الفيزياء الفلكية EPFL بتطوير خوارزمية تعتمد على التعلم العميق لتحليل هذه الإشارات المعقدة.
وفي دراسته المنشورة في مجلة Nature Astronomy، أكدت الخوارزمية نجاحها في تمييز تأثيرات المادة المظلمة عن الضجيج الكوني من خلال تحليل صور مجموعات المجرات. وتم تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN) تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط، مما ساعد في رفع دقة الدراسات المتعلقة بالمادة المظلمة بشكل ملحوظ.
تعتبر شبكة “Inception” العصبية، التي أظهرت أداءً استثنائيًا، الأكثر دقة بين النماذج التجريبية، حيث تمكّنت من تحقيق دقة تصل إلى 80% في تحديد تأثيرات المادة المظلمة مقارنةً بالنوى المجاورة للمجرات. والأهم من ذلك، حافظت الخوارزمية على كفاءتها حتى عند إدخال أصوات خلفية مشابهة لتلك التي يتوقع أن نراها في البيانات من تلسكوبات المستقبل مثل “يوكليد”.
تفتح هذه التقنية الجديدة آفاقًا واسعة لاستكشاف المزيد حول طبيعة المادة المظلمة وكيفية تأثيرها على تكوين وتوزيع المجرات في الكون، مما يجعلها خطوة مهمة في مجال الفيزياء الفلكية.