超级计算机正在模拟宇宙以揭开其黑暗到看不见的秘密

宇宙学家正在使用尖端的计算工具来揭开暗物质和暗能量的秘密，它们共同构成了宇宙的 95%。通过暗夜采矿项目和强大的 Aurora 超级计算机，科学家以前所未有的速度模拟宇宙场景，测试理论并完善模型。暗物质虽然看不见，但可以通过引力效应显现出来，而暗能量则加速了宇宙的膨胀。

此可视化首次展示了在 Aurora 上进行的科学演示运行的数据。它显示了重子叠加在 HACC 模拟的内部能量上（与气体温度成正比）。该模拟使用 CRK-HACC 框架在 (1512 Mpc/h)³ 体积中演化出 2000 亿个暗物质和重子示踪粒子。图片来源：Silvio Rizzi 和 HACC 团队/阿贡国家实验室

通过利用人工智能和机器学习，研究人员可以有效地将模拟与观察结果进行比较，从而有可能改写基础物理学。

宇宙学家和天体物理学家的使命是揭开宇宙中最难以捉摸的组成部分。他们的目标是识别和研究影响宇宙演化的隐藏力量。如果这些发现得以揭晓，它们将解答长期存在的科学问题，甚至挑战几个世纪以来不断完善的物理学基本定律。

在美国能源部（DOE）阿贡国家实验室，研究人员正在开发类似于高科技采矿设备的先进计算工具，以研究暗物质和暗能量的神秘性质，这是现代物理学中最大的两个未解之谜。

阿贡物理学家兼宇宙学家萨尔曼·哈比卜（Salman Habib）表示：“暗物质和暗能量的本质尚不明确。我们知道这两种物质存在，但我们不了解它们是什么，也不了解支配它们存在的基本原理。”

利用超级计算机实现宇宙突破

为了帮助扩展现有理论，阿贡的科学家们正在努力绘制详细的星空图，将实际的宇宙观测结果与计算机密集型宇宙模拟相结合。该项目名为“暗夜星空挖掘”，是极光早期科学计划的一部分，该计划由阿贡领导计算设施 (ALCF) 提供支持，该设施是美国能源部科学办公室用户设施。

通过该计划，ALCF 与来自全国各地的多个研究团队合作，为阿贡新百亿亿亿次超级计算机Aurora 的规模和架构准备了一套多样化的代码和软件。

Aurora 每秒可执行超过一千万亿次（即十亿亿次）计算，这对于快速模拟和改变大量物理强度高的宇宙场景至关重要。该团队希望将这种能力与先进的人工智能( AI ) 和统计方法相结合，提供对暗物质和暗能量的功能和动态的更可靠描述，以及它们如何与宇宙中星系的分布和特性相关联。

阿贡国家实验室的 Aurora 百亿亿次级超级计算机为模拟、人工智能和数据分析研究提供了强大的功能。图片来源：阿贡国家实验室

未解之谜：宇宙的黑暗面

从伽利略到美国宇航局开创性的詹姆斯韦伯太空望远镜，人类积累了大量令人眼花缭乱的插图和图像，它们继续塑造着我们对宇宙的看法。

就在科学似乎已经很好地掌握了这个可观测宇宙的构成和机制时，暗势力开始显露身形，对物理学和宇宙学的既定模型造成了巨大的破坏。

事实证明，我们所看到的可见物质只占宇宙的5%左右。科学家认为暗物质和暗能量分别占27%和68%。

暗物质的暗示可以追溯到 20 世纪初，但更现代的印象归功于瑞士天文学家弗里茨·兹维基。20 世纪 30 年代，兹维基考虑了星系团中单个星系的运动——后发座星系团包含一千多个星系，所有星系都相对靠近。仅基于引力原理，他无法理解星系团如何保持结合在一起。为了解释这一现象，他假设存在一种看不见的“暗物质”。

随着 20 世纪 60 年代和 70 年代对单个星系的更仔细研究，这一想法逐渐得到认可。最近使用其他探测器进行的测量，如引力透镜（光线绕过中间质量时背景星系的图像发生扭曲），为暗物质的存在提供了惊人的证据。

暗能量：不断膨胀的谜团

但还是缺少了一些东西。即使加入了暗物质，当前的宇宙模型仍然不平衡。需要测量明亮的爆炸恒星——超新星，宇宙学家才能测量宇宙的膨胀程度以及膨胀速度是减慢还是加快——才能发现我们现在所说的暗能量。

很快，暗能量就加入了宇宙力的行列，成为这一惊人发现的罪魁祸首：宇宙不仅在膨胀，而且膨胀速度还在加快，这让很多人感到惊讶。暗能量起着某种反重力的作用，在很远的距离上以比重力更大的力量将物体拉开。

“值得注意的是，暗能量正是使大规模星系团正常形成以及以某种方式保持宇宙模型完整所需要的能量，”哈比卜解释道。

他说，暗物质可能并不是一个如此疯狂的构造，尤其是对于一个充满惊人现象的宇宙来说。它神秘之处在于它既不吸收也不发射光，但我们可以通过它的引力效应“看到”它——就像黑洞一样。

“从某种意义上说，它只是我们尚未发现的另一种粒子，就像我们知道中微子存在，但我们还没有发现它们一样，”哈比卜说。“但暗能量是一个非常不同的命题，因为它清楚地说明了描述引力如何运作的一个基本问题。这就是导致很多烦恼的原因。”

位于阿贡领导力计算中心的美国能源部 Aurora 等超级计算机将有助于让人工智能变得越来越强大。图片来源：阿贡领导力计算中心

研究人员使用 Aurora 这样的超级计算机来构建真实的宇宙模型，通过运行自己的虚拟宇宙来研究数百和数千种可能的情况。

虚拟宇宙是数字孪生的例子，是地球气候或疾病传播等复杂系统的复杂模型。科学家利用它们对系统的演变做出相当准确的预测，并将它们作为理解与这些系统内发生的意外事件（异常）相关的潜在问题的工具。正是模型中的这些不规则或不一致之处可能会让研究人员有所发现。

目前，人们认为暗物质（无论它是什么）不会与自身或可见物质相互作用，但它确实会像其他一切物质一样发生引力相互作用。然而，即使是这种有限的理解仍然提出了几种可能探测到暗物质的存在并研究其特性的场景。

如果暗物质确实存在自相互作用，那么这种相互作用可能会改变引力动力学。例如，你可以追踪小星系中心附近恒星的轨道，以确定其模式是否与仅通过引力所预测的模式不同。

而且由于它是动态的，研究人员可以模拟它。

“如果你给我一个暗物质如何与自身相互作用的模型，我就可以把它放入我的模拟代码中，然后就能计算出会发生什么，”哈比卜说。“我可以在小尺度上预测质量分布将如何变化。”

由于目前尚不存在令人信服的暗物质相互作用模型，研究人员可以多次运行不同的模型，并在此过程中改变参数。这个过程一直持续到得到一个与观察结果紧密一致、并能提供一些关于相互作用性质的线索的模型。

哈比卜指出，这个例子只是研究宇宙模型广阔空间的角落和缝隙的一种方式。如果使用 Aurora 的前辈（本身就是功能强大的超级计算机）来完成这一过程，则需要数年时间。但 Aurora 的百亿亿次计算能力，加上集成的人工智能和统计方法，大大减少了模拟次数和获得结果所需的时间。

人工智能和机器学习加速发现

例如，人工智能正在推动一种名为“模拟”的技术来解决逆问题，即目标是根据观察到的结果或数据确定原因或系统属性的问题。这项新技术试图将模拟与某些宇宙学特征或动力学属性的观察和测量相匹配。直到最近，可能需要数千次模拟才能探索可能解决特定问题的参数。

模拟是一种强大的基于机器学习的统计方法，只需要很少量的模拟就能确定最适合一组观察结果的参数。

“因此，重点是我们可以让这个过程变得更加高效，”哈比卜说。

这是一个巨大的优势，特别是在模拟宇宙场景时，比如宇宙的膨胀和暗能量所起的作用。

“暗能量比暗物质更微妙，”他说，“因为它没有与之相关的小规模动力学因素。而且由于它影响着宇宙的膨胀速度，暗能量实际上正在改变宇宙在非常大的尺度上的行为方式。”

为了更好地掌握问题的严重性，研究人员首先必须测量宇宙的膨胀率和星系相互远离的速度。这些计算需要开发非常大且计算成本高昂的星图，以虚拟方式可视化和操纵起作用的力量。

就像暗物质一样，研究人员可以使用这种力的无限变化来模拟不同的暗能量模型，改变参数直到模型开始与观察结果一致。

其中一个轨迹模型需要回到宇宙的早期阶段来测量其膨胀率，然后确定它是否随着时间的推移而发生了变化。

“如果是这样，它是否符合你的预期，还是有所不同？”哈比卜问道。“事实证明，差异相当微妙。但部分原因是当前的暗能量模型非常简单。

“因此，目前，我们正试图对模型做出越来越准确的预测，如果你发现测量结果与你的预测不一致，那么你就知道有问题了，”他继续说道。“它不会告诉你正确的答案是什么，但它告诉我们，我们现有的简单模型是不正确的。这样我们就可以开发新的模型了。”

照亮黑暗的宇宙

如此反复，数千次，甚至数百万次。该团队将利用 Aurora 巨大的计算能力对宇宙进行大规模模拟，帮助推动计算宇宙学的发展，为有效发射新的望远镜和探测器铺平道路。

这项研究或许能解答暗能量和暗物质的本质，并解决中微子之谜，中微子仍然是粒子物理学标准模型中一个令人困惑的部分。自从实验揭示出中微子有三种不同种类或“味道”的证据以来，描述中微子的总质量就成了某种圣杯。每种粒子都有自己的质量。

但对哈比卜来说，这个项目带给我们的不仅仅是这些谜题的答案。尖端技术的使用，尤其是计算技术，对我们常常无法预料的创新有着令人兴奋的影响。

这项工作还肯定了我们与天空的长期关系，并通过它，对自然产生了一些理性的理解，并在过去导致了日历和精确导航等人类成就。

“从根本上讲，我们现在所做的事情只是人类与恒星、星系和其他一切事物之间悠久联系的延伸，”他说。“整个过程都有一种内在的美。我的意思是，看看人们看到哈勃或新詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄的图像时有多兴奋。深入宇宙的能力相当令人震惊，因为它还告诉我们很多关于我们自己在宏观世界中的位置的信息。”

阿贡领导计算设施 (ALCF) 为科学家和工程师提供强大的超级计算资源，帮助推动广泛研究领域的突破。ALCF 得到美国能源部科学办公室通过其高级科学计算研究 (ASCR) 计划的支持，是美国两家致力于开放、非机密科学研究的能源部领导计算设施之一。

编译自/ScitechDaily