चूंकि इसे पहली बार 1970 के दशक में सिद्ध किया गया था, इसलिए खगोल भौतिकीविदों और ब्रह्मांड विज्ञानियों ने इस रहस्य को सुलझाने की पूरी कोशिश की है। गहरे द्रव्य . माना जाता है कि यह अदृश्य द्रव्यमान ब्रह्मांड में 85% पदार्थ बनाता है और इसके द्रव्यमान-ऊर्जा घनत्व का 27% हिस्सा है। लेकिन इससे भी अधिक, यह ब्रह्मांड (ब्रह्मांडीय वेब) की बड़े पैमाने पर कंकाल संरचना भी प्रदान करता है, जो अपने गुरुत्वाकर्षण प्रभाव के कारण आकाशगंगाओं और सामग्री की गति को निर्धारित करता है।
दुर्भाग्य से, डार्क मैटर की रहस्यमय प्रकृति का अर्थ है कि खगोलविद इसका सीधे अध्ययन नहीं कर सकते हैं, इस प्रकार उन्हें इसके वितरण को मापने से रोका। हालांकि, स्थानीय आकाशगंगाओं और अन्य खगोलीय पिंडों पर इसके गुरुत्वाकर्षण के अवलोकनीय प्रभाव के आधार पर इसके वितरण का अनुमान लगाना संभव है। अत्याधुनिक मशीन-लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हुए, कोरियाई-अमेरिकी खगोल भौतिकीविदों की एक टीम स्थानीय ब्रह्मांड का अभी तक का सबसे विस्तृत नक्शा तैयार करने में सक्षम थी जो दिखाता है कि ' ब्रह्मांडीय वेब ' की तरह लगता है।
इस सफलता के लिए जिम्मेदार टीम का नेतृत्व सियोल विश्वविद्यालय के वरिष्ठ शोधकर्ता सुंगवूक ई. होंग ने किया था कोरिया खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष विज्ञान संस्थान (केएसआई)। उनके साथ के एसोसिएट प्रोफेसर डोंगहुई जियोंग शामिल हुए थे गुरुत्वाकर्षण और ब्रह्मांड के लिए संस्थान (आईजीएस) पेन स्टेट में, और सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता हो सेओंग ह्वांग और जुहान किम और उन्नत अध्ययन के लिए कोरिया संस्थान (केआईएएस), क्रमशः।
अतीत में, ब्रह्मांडीय वेब को मैप करने के पिछले प्रयास प्रारंभिक ब्रह्मांड के एक मॉडल के साथ शुरू हुए और फिर अरबों वर्षों के दौरान इसके विकास का अनुकरण किया। हालांकि, कंप्यूटिंग शक्ति की जबरदस्त मात्रा की आवश्यकता के कारण इस पद्धति को सीमित सफलता मिली है। एक अलग दृष्टिकोण अपनाते हुए, टीम ने एक मॉडल बनाया जो आकाशगंगाओं के ज्ञात वितरण और गति के आधार पर डार्क मैटर के वितरण की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता था।
टीम ने की मदद से इस मॉडल को बनाया और प्रशिक्षित किया शानदार-TNG , एक ब्रह्मांड विज्ञान परियोजना जिसने आकाशगंगाओं, गैसों, बैरोनिक (उर्फ दृश्यमान) पदार्थ के अन्य रूपों के साथ-साथ डार्क मैटर के साथ कई सिमुलेशन पूर्ण किए हैं। टीम ने इलस्ट्रिस-टीएनजी से नकली आकाशगंगाओं का चयन किया जो आकाशगंगा से तुलनीय थीं और उन गुणों की पहचान की जो डार्क मैटर वितरण की भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक हैं। कहा जियोंग:
'विडंबना यह है कि डार्क मैटर के वितरण का अध्ययन बहुत दूर से करना आसान है क्योंकि यह बहुत दूर के अतीत को दर्शाता है, जो बहुत कम जटिल है। समय के साथ, जैसे-जैसे ब्रह्मांड की बड़े पैमाने की संरचना बढ़ी है, ब्रह्मांड की जटिलता बढ़ गई है, इसलिए स्थानीय स्तर पर डार्क मैटर के बारे में माप करना स्वाभाविक रूप से कठिन है।'
'जब कुछ जानकारी दी जाती है, तो मॉडल अनिवार्य रूप से अंतराल को भर सकता है जो उसने पहले देखा है। हमारे मॉडल का नक्शा पूरी तरह से सिमुलेशन डेटा में फिट नहीं होता है, लेकिन हम अभी भी बहुत विस्तृत संरचनाओं का पुनर्निर्माण कर सकते हैं। हमने पाया कि आकाशगंगाओं की गति-उनके रेडियल अजीबोगरीब वेग-उनके वितरण के अलावा मानचित्र की गुणवत्ता में काफी वृद्धि हुई है और हमें इन विवरणों को देखने की अनुमति मिली है।
आकाशगंगाओं पर इसके गुरुत्वाकर्षण प्रभाव के कारण अपने स्थान का अनुमान लगाने के लिए एक मॉडल का उपयोग करते हुए, स्थानीय ब्रह्मांड के भीतर काले पदार्थ के वितरण का नक्शा। क्रेडिट: हांग एट। अल।, एस्ट्रोफिजिकल जर्नल
अगले चरण में इस मॉडल को स्थानीय ब्रह्मांड के वास्तविक डेटा पर लागू करना शामिल था, जिसे टीम ने से प्राप्त किया था ब्रह्मांडीय प्रवाह-3 डेटाबेस। इस खगोलीय सूची में आकाशगंगा के चारों ओर 650 मिलियन प्रकाश-वर्ष (200 मेगापार्सेक) क्षेत्र में 17,000 से अधिक आकाशगंगाओं के वितरण और संचलन पर व्यापक डेटा शामिल है। परिणामी मानचित्र ने स्थानीय ब्रह्मांड में ज्ञात प्रमुख संरचनाओं को सफलतापूर्वक पुन: प्रस्तुत किया।
इनमें शामिल थे 'स्थानीय पत्रक, 'अंतरिक्ष का क्षेत्र जिसमें मिल्की वे, एंड्रोमेडा (और 'स्थानीय समूह' के अन्य सदस्य), और कन्या समूह की आकाशगंगाएँ शामिल हैं। एक अन्य प्रमुख संरचना थी 'स्थानीय शून्य, 'स्थानीय समूह के बगल में अंतरिक्ष का अपेक्षाकृत खाली क्षेत्र। इसके अलावा, मानचित्र ने कई नई संरचनाओं की पहचान की, जैसे कि छोटे फिलामेंटरी संरचनाएं जो आकाशगंगाओं के बीच छिपे हुए कनेक्शन के रूप में कार्य करती हैं।
जैसा कि आप मानचित्र के क्रॉस-सेक्शन से देख सकते हैं (ऊपर दिखाया गया है), चमकदार पदार्थ की बड़ी सांद्रता लाल रंग में इंगित की जाती है जबकि बड़े पैमाने पर खाली हिस्सों को नीले रंग में दर्शाया जाता है। आकाशगंगाओं को छोटे काले बिंदुओं के रूप में दर्शाया गया है, आकाशगंगा को केंद्र में काले X द्वारा दर्शाया गया है, और तीर इन बड़े पैमाने की संरचनाओं की गति का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन कनेक्टिंग फिलामेंट्स, जो बुद्धिमान पीले तारों के रूप में दिखाई देते हैं, इन पूर्व अज्ञात विशेषताओं के बारे में अधिक जानने के लिए अनुवर्ती अवलोकन की आवश्यकता होती है। कहा जियोंग:
'ब्रह्मांडीय वेब का एक स्थानीय मानचित्र होने से ब्रह्माण्ड संबंधी अध्ययन का एक नया अध्याय खुलता है। हम अध्ययन कर सकते हैं कि डार्क मैटर का वितरण अन्य उत्सर्जन डेटा से कैसे संबंधित है, जो हमें डार्क मैटर की प्रकृति को समझने में मदद करेगा। और हम इन फिलामेंटरी संरचनाओं का सीधे अध्ययन कर सकते हैं, आकाशगंगाओं के बीच इन छिपे हुए पुलों का।'
'चूंकि डार्क मैटर ब्रह्मांड की गतिशीलता पर हावी है, यह मूल रूप से हमारे भाग्य का निर्धारण करता है। इसलिए हम एक कंप्यूटर से अरबों वर्षों के लिए नक्शा विकसित करने के लिए कह सकते हैं ताकि यह देखा जा सके कि स्थानीय ब्रह्मांड में क्या होगा। और हम अपने ब्रह्मांडीय पड़ोस के इतिहास को समझने के लिए मॉडल को समय पर वापस विकसित कर सकते हैं।'
इलस्ट्रिस सिमुलेशन, 350 मिलियन से 300,000 प्रकाश-वर्ष में डार्क मैटर के वितरण को दर्शाता है। आकाशगंगाओं को उच्च-घनत्व वाले सफेद बिंदुओं (बाएं) और सामान्य, बैरोनिक पदार्थ (दाएं) के रूप में दिखाया गया है। श्रेय: मार्कस हैदर/इलस्ट्रिस
उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक कुछ समय से जानते हैं कि आकाशगंगा और एंड्रोमेडा आकाशगंगाएं धीरे-धीरे एक-दूसरे के करीब आ रही हैं। हालांकि, अनुमानित 4.5 अरब वर्षों में वे अंततः एक सुपरगैलेक्सी (बिना रचनात्मक उपनाम मिल्कोमेडा) बनाने के लिए टकराएंगे या नहीं, यह स्पष्ट नहीं है। हमारी दो आकाशगंगाओं को जोड़ने वाले डार्क मैटर फिलामेंट्स का अध्ययन करके, खगोल भौतिक विज्ञानी अपने भविष्य में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।
हांग और उनके सहयोगियों ने और अधिक आकाशगंगाओं को जोड़कर अपने मानचित्र की सटीकता में सुधार करने की भी योजना बनाई है। यह जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप (JWST) जैसे अगली पीढ़ी के मिशनों के लिए संभव होगा, जो अंततः 31 अक्टूबर को अंतरिक्ष में लॉन्च होगा।अनुसूचित जनजाति, 2021। अपने उन्नत उपकरणों का उपयोग करते हुए, JWST लंबी-तरंग दैर्ध्य दृश्यमान और निकट-अवरक्त से मध्य-अवरक्त तरंग दैर्ध्य में ब्रह्मांड का अध्ययन करेगा।
यह खगोलविदों को उन आकाशगंगाओं की पहचान करने की अनुमति देगा जो हमारे सौर मंडल से छोटी, धुंधली और दूर स्थित हैं। कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग में सुधार से बड़े और बेहतर सिमुलेशन भी होंगे जो लंबे समय तक अधिक आकाशगंगाओं के लिए जिम्मेदार हो सकते हैं। इसी तरह, ईएसए जैसे मिशन गैया वेधशाला आकाशगंगाओं (एस्ट्रोमेट्री) की उचित गति और वेग से संबंधित अधिक सटीक डेटा प्रदान कर रहे हैं।
यह नियोजित उत्तराधिकारी है, ESA's यूक्लिड वेधशाला , 2022 में लॉन्च के लिए निर्धारित है और 10 अरब प्रकाश-वर्ष अंतरिक्ष में दो अरब आकाशगंगाओं पर डेटा एकत्र करेगा। इसका उपयोग ब्रह्मांड के स्थानीय क्षेत्र का अब तक का सबसे विस्तृत 3D मानचित्र बनाने के लिए किया जाएगा, जिससे ब्रह्मांडीय विकास में डार्क मैटर (और डार्क एनर्जी) की भूमिका के बारे में महत्वपूर्ण सुराग सामने आने की उम्मीद है। ये नक्शे खगोलविदों को तुलना का एक साधन देंगे जिससे उन्हें पता चलेगा कि उनके भौतिकी मॉडल पैसे पर सही हैं।
अध्ययन जो उनके निष्कर्षों का वर्णन करता है, ' डीप लर्निंग द्वारा आकाशगंगाओं से स्थानीय ब्रह्मांडीय वेब का खुलासा , 'हाल ही में दिखाई दियाद एस्ट्रोफिजिकल जर्नल. यह शोध कोरिया के राष्ट्रीय अनुसंधान फाउंडेशन, कोरियाई शिक्षा मंत्रालय, कोरियाई विज्ञान मंत्रालय, यूएस नेशनल साइंस फाउंडेशन (NSF), नासा एस्ट्रोफिजिक्स थ्योरी प्रोग्राम, और KIAS केंद्र के सहयोग से संभव हुआ। उन्नत गणना के लिए।
आगे की पढाई: पीएसयू , द एस्ट्रोफिजिकल जर्नल