اقلیدس کیهان را شبیه سازی می کند

بزرگ‌ترین شبیه‌سازی کیهانی تاریخ برای ماموریت اقلیدس ساخته شد

تصویر کلی:

کنسرسیوم ماموریت اقلیدس آژانس فضایی اروپا (ESA) بزرگ‌ترین شبیه‌سازی مصنوعی کیهان را منتشر کرد که شامل ۳.۴ میلیارد کهکشان است. این شبیه‌سازی، مبتنی بر الگوریتم‌های توسعه‌یافته توسط پروفسور یواخیم اشتادل از دانشگاه زوریخ (UZH)، به دانشمندان کمک می‌کند تا داده‌های عظیم تلسکوپ فضایی اقلیدس را که از ژوئن ۲۰۲۳ در حال کاوش کیهان است، تحلیل کنند.

آمار و ارقام:

  • ۳.۴ میلیارد کهکشان شبیه‌سازی‌شده، هر یک با ۴۰۰ ویژگی از جمله روشنایی، موقعیت، سرعت و شکل.
  • شبیه‌سازی در سال ۲۰۱۹ روی ابرکامپیوتر پیز داینت در مرکز ملی ابرکامپیوتر سوئیس (CSCS) در لوگانو انجام شد.
  • محاسبات شامل ردیابی تعاملات گرانشی ۴ تریلیون ذره بود.
  • بیش از ۸۰ درصد ظرفیت پیز داینت—سومین ابرکامپیوتر قدرتمند جهان در آن زمان—به این پروژه اختصاص یافت.
  • داده‌های اقلیدس یک نقشه سه‌بعدی از کهکشان‌ها در شعاع ۱۰ میلیارد سال نوری ایجاد می‌کند.

چرا مهم است:

این شبیه‌سازی، که بزرگ‌ترین در نوع خود است، به‌عنوان طرحی برای مشاهدات اقلیدس عمل می‌کند و به دانشمندان امکان می‌دهد داده‌های عظیم این تلسکوپ را با دقت بی‌سابقه‌ای تحلیل کنند. این پروژه نه‌تنها مدل استاندارد کیهان‌شناسی را آزمایش می‌کند، بلکه می‌تواند اسراری درباره انرژی تاریک و پدیده‌های نادر کیهانی را آشکار کند.

جزئیات کلیدی:

الگوریتم پیشرفته: شبیه‌سازی بر اساس الگوریتمی از یاخیم اشتادل، اخترفیزیک‌دان UZH، ساخته شد که تعاملات گرانشی تریلیون‌ها ذره را مدل‌سازی کرد و سپس با کهکشان‌های قابل‌مشاهده توسط اقلیدس پر شد.

دقت بی‌نظیر: اقلیدس جامع‌ترین بررسی کیهان تا به امروز است و با وضوح بالا اعوجاج‌های کوچک در تصاویر کهکشان‌ها را که ناشی از لنزهای گرانشی است، شناسایی می‌کند. این اعوجاج‌ها توزیع ماده تاریک نامرئی را نشان می‌دهند.

تحلیل خودکار داده‌ها: حجم عظیم داده‌های اقلیدس نیاز به پردازش خودکار دارد. شبیه‌سازی Flagship 2 به دانشمندان کمک کرد تا روش‌های تحلیل را پیش از دریافت داده‌های واقعی توسعه دهند.

انتشار اولیه داده‌ها: در مارس ۲۰۲۵، اقلیدس اولین مجموعه داده‌های خود را منتشر کرد که تنها بخش کوچکی از داده‌های کامل ماموریت بود، اما بینش‌های جدیدی درباره شبکه کیهانی و خوشه‌های کهکشانی ارائه داد.

نظر محققان پروژه:

  • یاخیم اشتادل درباره این پروژه گفته است: «شبیه‌سازی چنین بخش عظیمی از کیهان با این وضوح در یک محاسبه واحد، چالشی بزرگ بود»،
  • او همچینی اضافه کرد که: «ما امروز نشانه‌هایی از شکاف‌ها در مدل استاندارد می‌بینیم. اقلیدس ممکن است پدیده‌هایی را آشکار کند که در چارچوب نظری کنونی قابل توضیح نیستند.»
  • جولیان آدامک، همکار اشتادل در UZH، نیز درباره این شبیه سازی اظهار داشت: «ما می‌توانیم ببینیم که کیهان ۱۰ میلیارد سال پیش چگونه گسترش یافته و بررسی کنیم که آیا این ثابت هابل (روند انبساط عالم) واقعاً ثابت مانده است یا خیر»

بین خطوط:

شبیه‌سازی Flagship 2 بر اساس مدل استاندارد کیهان‌شناسی ساخته شده که دانش کنونی درباره ترکیب و تکامل کیهان را در بر می‌گیرد. اما محققان انتظار شگفتی‌هایی دارند، از جمله کشف پدیده‌هایی که ممکن است مدل استاندارد را به چالش بکشند.

  • اقلیدس به دنبال روشن کردن ماهیت انرژی تاریک—نیروی مرموزی که انبساط کیهان را هدایت می‌کند—است.
  • داده‌های این ماموریت به اخترشناسان امکان می‌دهد تا تاریخچه ۱۰ میلیارد ساله کیهان را بررسی کنند.
  • مشاهدات اقلیدس به دلیل پوشش وسیع، شانس یافتن پدیده‌های نادر کیهانی را افزایش می‌دهد، مانند رویدادهایی که در شبیه‌سازی‌ها پیش‌بینی نشده‌اند.

چالش‌ها:

حجم عظیم داده‌های اقلیدس نیازمند ابزارهای تحلیل خودکار پیشرفته است که توسعه آن‌ها به شبیه‌سازی‌هایی مانند Flagship 2 وابسته بود.

در حالی که شبیه‌سازی پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهد، داده‌های واقعی اقلیدس ممکن است ناسازگاری‌هایی با مدل استاندارد نشان دهد و نیاز به بازنگری نظریه‌های کیهان‌شناسی را مطرح کند.

گام بعدی:

انتشار داده‌های بیشتر اقلیدس برای بهار ۲۰۲۶ برنامه‌ریزی شده است، که بینش‌های عمیق‌تری درباره ساختار کیهان ارائه خواهد داد.

محققان امیدوارند داده‌های اقلیدس درک بهتری از انرژی تاریک و توزیع ماده تاریک فراهم کند و شاید به بازنویسی بخش‌هایی از مدل استاندارد کیهان‌شناسی منجر شود.

شبیه‌سازی Flagship 2، شاهکاری محاسباتی، راه را برای تحلیل داده‌های انقلابی اقلیدس هموار کرده است. این پروژه نه‌تنها مدل‌های کنونی کیهان را آزمایش می‌کند، بلکه می‌تواند اسرار جدیدی درباره ماده تاریک، انرژی تاریک و پدیده‌های نادر کیهانی را آشکار سازد.

بیشتر بدانید:

دیدگاهتان را بنویسید

*

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.