暗物质纤维首次在邻近宇宙现身。   图中的黑色节点为星系，红色区域为已知的主要结构，黄色部分是新发现的暗物质纤维。箭头所指为邻近宇宙的运动方向。银河系位于图片正中，用“×”加以了标注。Hong 一个国际天文科研小组近日称，他们在宇宙中那些离我们较近的星系之间，发现了许多此前无人知晓的“秘密通道”。这是一些隐形的纤维状结构，主要由“暗物质”构成。 这些天文学家开发的新人工智能算法，可以通过自主学习，对数据进行深度分析，进而建立一张邻近宇宙暗物质的分布图。 以往，人们通常倾向于对距离遥远的暗物质进行研究。除了引力在大尺度上产生的效应相对容易探测之外，宇宙大尺度结构的复杂程度会随时间推移而增加也是原因。从距离我们遥远的空间传来的信息同时也非常古老，因此这些信息所反映的宇宙结构复杂程度相对较低。 为了了解现代宇宙的网状结构，科学家通常会根据理论模型，在计算机中进行模拟。但是这样的模拟需要大量计算，也不具备足够多的细节，难以体现邻近宇宙的结构。而通过机器学习，天文学家可以相对轻松地在星系分布和星系运动数据的基础上，预测暗物质会在哪里出现。 有自主学习能力的算法可以根据其从以往数据中“学到的知识”，自动补充新数据中的缺失。通过这样一种方法，天文学家在17000多个星系的基础上，还原了邻近宇宙2亿秒差距（相当于6.52亿光年）范围内的许多重要结构。这些结构包括本星系群、室女座星系团、天炉座星系团和本地宇宙空洞（一个星系数量相对稀少的空间区域）等。 天文学家还在邻近宇宙中发现了许多从来没有人看到过的新结构。他们在星系之间发现了许多细小的暗物质纤维。这些隐形的纤维把一个个星系连接了起来，像是一条条“秘密通道”，又酷似一张“神经网”。 这些暗物质纤维在天文学研究方面有重要意义。它们通过引力和普通物质保持着联系。研究这些暗物质纤维，可以帮助我们更加深入地了解星系的动力学特点。比如通过研究仙女座星系和银河系之间的暗物质纤维，我们可以知道未来这两个星系究竟会不会相撞。 暗物质对于宇宙的演化有重要影响。事实上现代宇宙结构就是以暗物质为骨架形成的。这些看不见的神秘物质，主宰着宇宙中所有实体，乃至人类的命运。 参考 Revealing the Local Cosmic Web from Galaxies by Deep Learning http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/abf040 |
