Два «веера» на карте соответствуют основным областям, которые исследовал инструмент DESI, установленный выше и ниже плоскости Млечного Пути. DESI, размещённый на 4-метровом телескопе Николаса У. Майалла в Национальной обсерватории Китт-Пик (KPNO), создал крупнейшую на сегодняшний день трёхмерную карту Вселенной, используемую для изучения тёмной энергии. Земля находится в центре этих двух вееров, а более синие точки на карте обозначают наиболее удалённые объекты. Изображение представляет собой кадр из анимации вращения карты данных DESI за третий год наблюдений.

Галактика по сравнению с масштабами Вселенной — всего лишь крошечная точка, которая вместе с множеством других точек формирует скопления. Эти скопления объединяются в сверхскопления, а затем — в нити, пронизанные пустотами, образуя гигантский трёхмерный «скелет» Вселенной.

Для построения теоретических моделей, таких как EFTofLSS (Эффективная теория поля крупномасштабной структуры), учёные используют физику Вселенной и данные астрономических инструментов. Эти модели позволяют статистически описывать «космическую паутину» и оценивать её ключевые параметры на основе наблюдений. Однако такие расчёты требуют значительных вычислительных ресурсов и времени. С ростом объёма астрономических данных становится необходимым ускорять анализ без потери точности. Для этого применяются эмуляторы, которые имитируют работу моделей, но выполняют вычисления гораздо быстрее.

Международная команда специалистов из INAF (Италия), Университета Пармы (Италия) и Университета Ватерлоо (Канада) опубликовала в журнале Journal of Cosmology and Astroparticle Physics (JCAP) исследование, посвящённое тестированию эмулятора Effort.jl. Результаты показали, что Effort.jl обеспечивает практически такую же точность, как и исходная модель, а иногда даже более детализированные результаты, при этом работает за считанные минуты на обычном ноутбуке вместо использования суперкомпьютера.

Эмулятор Effort.jl использует нейронную сеть, обучающуюся на уже рассчитанных предсказаниях модели и способную обобщать результаты на новые комбинации параметров. Особенность Effort.jl заключается в том, что в его алгоритм изначально заложены знания о том, как изменяются предсказания при изменении параметров, а также используются градиенты. Это позволяет обучаться на меньшем количестве примеров и снижает вычислительные затраты.

Проведённая в исследовании валидация показала, что точность Effort.jl на симулированных и реальных данных близка к результатам исходной модели. В некоторых случаях эмулятор позволил включить в анализ те элементы, которые ранее приходилось опускать ради ускорения расчётов. Effort.jl может стать важным инструментом для анализа новых данных от экспериментов DESI и Euclid, которые значительно расширят знания о крупномасштабной структуре Вселенной.

Исследование «Effort.jl: быстрый и дифференцируемый эмулятор для эффективной теории поля крупномасштабной структуры Вселенной» опубликовано в Journal of Cosmology and Astroparticle Physics (JCAP).