科学者らが暗黒物質検出のための新しいAI手法を開発
研究者らは、既存の望遠鏡からのデータを用いて暗黒物質粒子を特定するための革新的な人工知能アプローチを導入した。この画期的な進展は、宇宙の不可視成分に対する理解を深める可能性がある。発見は2025年9月29日に公開された研究で詳述された。
マサチューセッツ工科大学（MIT）のエレナ・バスケス博士率いるチームは、宇宙マイクロ波背景放射を分析して暗黒物質の信号を特定する機械学習アルゴリズムを作成した。この方法は、Nature誌で記述されており、プランク衛星からの膨大なデータセットを処理し、従来の手法では見過ごされていたパターンを特定する。
研究は2023年に始まり、シミュレーションデータでの初期テストで有望な結果を示した。2025年9月までに、アルゴリズムは実際の観測に適用され、従来の方法よりも最大15倍敏感な信号を検出した。「このAI駆動型アプローチは、デジタル濾過器のようにノイズを濾過し、暗黒物質の微妙な指紋を明らかにする」とバスケスはプレスリリースで述べた。
暗黒物質は、宇宙の質量エネルギーの約27%を占め、1930年代にフリッツ・ツビッキーによる仮説提案以来、宇宙論の最大の謎の一つである。通常の物質とは異なり、光と相互作用しないため、直接検出が困難である。以前の取り組み、例えば大型ハドロン衝突型加速器のような粒子加速器を使用したものは、間接的な証拠を提供したが、決定的な粒子は発見されていない。
この新しい手法は既存のインフラを基盤とし、高価な新しい検出器の必要性を避ける。欧州宇宙機関の協力者はプランクデータを寄与し、複数のデータセットでアルゴリズムの精度を確認した。初期の示唆では、銀河内の暗黒物質分布をより正確にマッピングでき、宇宙進化のモデルを支援する可能性がある。
研究は査読を通じた検証を強調しているが、専門家は確認には独立した再現が必要だと警告する。「これはエキサイティングなステップだが、暗黒物質のつかみどころのなさは厳格なテストを要求する」と、カelteクの天体物理学者ラジ・パテル博士は指摘した。ソース間で矛盾は報告されておらず、研究は宇宙の組成を解明するための世界的な取り組みと一致している。