كيف تزن الكون دون ميزان ✎ سريع

الأصل: "Reconstructing the Type Ia Supernova Absolute Magnitude with Two-Probe Physics-Informed Neural Networks"
· Denitsa Staicova
arXiv:2603.17184 · 2026-03-17 · arXiv non-exclusive · تحليل مستقل · 1 دقيقة
أعادت الشبكات العصبية حساب سطوع الانفجارات النجمية البعيدة ووجدت تناقضًا لا يعتمد على النموذج الكوني المختار.

يقيس علماء الفلك المسافات في الكون من خلال انفجارات نجوم خاصة تُعرف بالمستعرات الأعظمية من النوع Ia. هذه الانفجارات لها دائمًا سطوع متشابه تقريبًا، مثل مصابيح ذات قدرة معروفة. بمعرفة مقدار الضوء الذي وصل إلينا، يمكن حساب مدى بُعد الانفجار. لكن الدقة تعتمد على مدى صحة معرفتنا بـ«قدرة المصباح».

أخذت الشبكات العصبية مجموعتين من البيانات: خريطة توزيع المجرات وقائمة بالمستعرات الأعظمية. قامت بضبط السطوع بحيث تتوافق المجموعتان. واتضح أنه إذا أجبرنا الشبكة على احترام قاعدة بسيطة — وهي أن الضوء لا يضيع ويمكن قياس المسافات بطريقتين — تصبح النتائج أنظف بشكل ملحوظ. هذه القاعدة أكثر موثوقية من أي افتراضات حول الطاقة المظلمة.

أعطت جميع النماذج سطوعًا يبلغ حوالي −19.3 قدرًا نجميًا، مع اختلاف أقل من 0.05 — كما لو أن مسطرتين تختلفان بسماكة شعرة.

لكن في البيانات وُجدت فجوة غريبة: عند مسافة معينة (انزياح أحمر 0.4–0.5) تبدو المستعرات الأعظمية باهتة قليلًا أكثر من المتوقع. هذه الفجوة تظهر في جميع النماذج الكونية الأربعة ومع إعدادات مختلفة. لا يمكن تفسيرها بالصدفة — الأهمية الإحصائية تبلغ 2–3 سيغما. ليس من الواضح بعد ما هذا: فيزياء جديدة أم خطأ غير ملحوظ. لكن حقيقة أن الفجوة لا تعتمد على النموذج تجعلنا ننظر عن كثب.

ربما ستظهر بيانات مستقبلية من تلسكوبات جديدة ما إذا كانت هذه الشذوذة ستختفي أم ستتحول إلى اكتشاف. وفي الوقت الحالي، تقول الشبكات العصبية بصراحة: هناك شيء في الكون لا نفهمه بعد.

المستعرات الأعظمية من النوع Ia هي انفجارات لأقزام بيضاء «أفرطت في الأكل» من مادة نجم مجاور. إنها معيارية لدرجة أنه بفضلها تم اكتشاف التوسع المتسارع للكون في عام 1998.

في مسلسل «الفضاء» (The Expanse)، تُستخدم المستعرات الأعظمية كمنارات للملاحة — تمامًا كما يستخدمها علماء الفلك كشموع قياسية لقياس المسافات الكونية.

العلماء
Fritz ZwickyWilliam BoruckiFred HoyleAdam RiessBrian SchmidtGalileo Galilei
المفاهيم
شبكة عصبية مستنيرة بالفيزياء إعادة بناء البيانات بالشبكات العصبية