70년대부터 천체물리학자들은 외로운 은하가 나선 모양을 갖는 경향이 있다는 사실을 알고 있었습니다.
서로 다른 조건에서 나선형으로 형성된 다양한 모양의 은하. 이미지: ICRAR
컴퓨터 시뮬레이션은 의존성을 보였다클러스터의 은하 밀도와 그 형태(형태) 사이. 은하의 나선팔은 매우 취약하며 성단의 밀도가 증가함에 따라 나선은하가 가스를 잃기 시작한다고 과학자들은 말합니다. 이 변형의 결과 나선팔이 사라지고 타원체가 됩니다.
EAGLE 신경망 알고리즘은대규모 데이터 세트이며 지속적으로 "진화"하고 있다고 과학자들은 지적합니다. 이 모델은 물리적 프로세스를 시뮬레이션하기 위해 70억 개의 입자 데이터를 사용하는 가장 큰 우주 유체 역학 시뮬레이션 중 하나입니다.
은하 모양의 진화. 비디오: ICRAR
훈련받은 연구 노트의 저자알고리즘은 분당 거의 20,000개의 은하를 분류합니다. 천체 물리학자들이 몇 주가 걸렸던 작업을 완료하는 데 AI는 한 시간이 걸립니다. 많은 양의 수집되고 분류된 데이터는 우주의 진화에 대한 과학자의 이해를 크게 향상시킵니다.
천체물리학자들은 최근 몇 년 동안 많은 과학자들이 은하 변화의 특정 측면을 설명했지만 처음으로 서로 다른 데이터를 단일 시스템으로 결합할 수 있었다고 믿습니다.
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