Международная группа учёных впервые использовала методы машинного обучения для прямого определения фундаментальных космологических параметров по данным рентгеновского телескопа eROSITA. Вместо классических косвенных оценок исследователи обучили модель Random Forest на гидродинамических симуляциях Magneticum.
После обучения алгоритм применили к реальным наблюдениям скоплений галактик. Модель анализировала рентгеновские характеристики — светимость, температуру, массу газа и радиусы — и на их основе восстановила параметры Вселенной.
Получены следующие значения: плотность материи Ωm = 0,30, амплитуда флуктуаций σ8 = 0,81 и постоянная Хаббла h0 = 0,710. По точности эти оценки сопоставимы со стандартными космологическими анализами, но заметно отличаются от данных спутника “Планк” (ESA), приближаясь к результатам локальных измерений.
Это делает новый метод важным инструментом для изучения так называемого “напряжения Хаббла” — расхождения в скорости расширения Вселенной, измеренной разными способами. Авторы подчёркивают, что подход позволяет снизить влияние систематических ошибок, связанных с калибровкой масс скоплений.
В перспективе метод может стать ключевым инструментом наблюдений, дополняя традиционную статистику и помогая получать надёжные оценки из растущих массивов данных.
Об авторе
