Почему наша Вселенная разгоняется — и как мы наконец-то пытаемся это понять

Задумывались когда-нибудь, что происходит с нашей Вселенной на самом деле? Ну, на самом деле происходит? Так вот, ученые только что подкинули нам крутой новый инструмент, чтобы заглянуть в эту космическую загадку чуть глубже.

Коротко: что-то странное

Смотрите какая штука: наша Вселенная не просто расширяется — она расширяется быстрее, чем должна. Представьте, что вы подбросили мяч, а он не просто летит вверх, а ещё и разгоняется без всякой причины. Примерно это и происходит в космосе. Физики назвали эту невидимую ускоряющую силу тёмной энергией.

Но вот загвоздка — мы понятия не имеем, что это такое. Не можем взять баночку и изучить в лаборатории. Остаётся только мерить её влияние на космос и пытаться понять, что же это за зверь.

Космические маяки

На помощь приходят сверхновые типа Ia. Это, по сути, звёздные взрывы невероятного масштаба — когда определённые умирающие звёзды (белые карлики) взрываются, они выделяют почти одинаковое количество энергии. Учёные называют их «стандартными свечами» — как маяки с известной яркостью. По тому, насколько тусклыми они кажутся с Земли, можно вычислить расстояние.

Именно эти космические маяки помогли впервые обнаружить, что расширение Вселенной ускоряется. Открытие 1998 года перевернуло всё, что мы знали о космологии. За это дали Нобелевскую премию.

Но есть нюанс — эти стандартные свечи не на 100% стандартные.

Проблема, которую никто не хотел

Оказывается, важно, где именно находится сверхновая. Те, что взрываются в старых, массивных галактиках, выглядят чуть-чуть иначе, чем в молодых. Уже лет двадцать астрономы вносят примерные поправки на эту разницу, но эти поправки — всё равно что смотреть в размытую фотографию, когда тебе нужна HD-картинка.

Тут наша история становится интереснее.

Новый подход (в научном смысле)

Исследователи из Барселонского университета разработали систему под названием CIGaRS. Звучит, наверное, солиднее в академических кругах, но суть в другом.

Этот метод делает кое-что крутое: он моделирует всё и сразу.

Вместо того чтобы рассматривать сверхновые, их галактики, космическую пыль, историю расширения Вселенной и частоту вспышек как отдельные задачи, здесь всё запихивают в одну большую модель. Как будто все кусочки пазла наконец-то начали общаться друг с другом, а не лежат мёртвым грузом по углам.

Что это значит на практике?

Разберём по пунктам.

Во-первых, команда использовала ИИ — точнее, так называемый симуляционный вывод. Они генерируют тысячи виртуальных вселенных, тренируют нейросеть на том, как наблюдения связаны с физическими свойствами, а потом запускают систему на реальных данных. По сути, учат компьютеры думать как космологи.

Во-вторых — и это, честно говоря, уму непостижимо — метод определяет расстояние до галактик только по снимкам. Без дорогих и долгих спектроскопических наблюдений, когда телескоп часами смотрит на одну звезду. Просто фотографии — и готово, расстояние известно.

Это огромная штука. Вот почему: грядущие обзоры неба, особенно обсерватория Веры Рубин в Чили, откроют миллионы кандидатов в сверхновые. Физически невозможно изучить их все спектроскопией. А с этой техникой — возможно, и не нужно.

Почему вам стоит об этом знать

Знаю, о чём вы думаете: «Ну, круто, а мне-то что с этого?» Законный вопрос.

Дело в том, что изучение тёмной энергии — это не просто академические развлечения. Оно касается фундаментальных вопросов о природе реальности. Из чего состоит Вселенная? Как она закончится? Одинаковы ли законы физики везде? Тёмная энергия вплетена во все эти вопросы.

А ещё, если честно, просто кайф осознавать, что мы дожили до времён, когда ИИ и хитрые статистические методы помогают нам изучать что-то настолько огромное и загадочное, как ускоряющееся расширение всего на свете. Мы живём в невероятное время для астрономии, нравится нам это или нет.

Исследователи, конечно, не останавливаются. Метод ещё предстоит проверить на реальных данных. Но если всё пойдёт как надо, мы станем на шаг ближе к разгадке тёмной энергии.

И это было бы действительно здорово.