小小黏菌，大大智慧：預測星系間暗物質網絡的黏菌算法

Leo

黏菌是群體智能的代表：個體是單細胞，但菌落的繁殖移動卻像是擁有智慧——可以找到食物之間的最短路徑。在一項最新研究中，黏菌的群體智能被進一步開發——研究者參考黏菌生長設計出的新算法，竟然能夠高質量地模擬宇宙演化的過程，井構建出可信的星系間暗物質網絡。

繪制宇宙網的黏菌算法

根據廣為接受的大爆炸理論，在大爆炸之后，彌漫在宇宙中的物質逐漸形成了星系、星云等天體，天體之間則存在著巨大的空洞。依照現有理論，這些大型天體并不是孤立地運轉在這片虛空之中的，而是由暗物質和氣體構成的細絲把眾多的星體聯系在一起，形成了宇宙網（cosmicweb）。這些看不到的暗物質，在宇宙，總物質中的占比達到驚人的85%。科學家卻很難觀測這些包含暗物質和氣體的絲線，因為它們確實“暗”得難以被探測到。

群有著黃色黏液的黏菌啟發了加州大學圣克魯茲分校的天文學家和計算機科學家，他們利用黏菌的生長模型設計了一種算法，以幫助天文學家們計算出宇宙網。這一創造性的算法為預測宇宙網的大尺度結構提供了新方法。

黏菌——科學家的老朋友

黏菌可以說算得上是科學家的老朋友了，尤其是一種被稱為“海綿寶寶”的黏菌——多頭絨泡菌（Physarumpolycephalum），更是廣為人知的學術明星。

多頭絨泡菌常見于森林的朽木和落葉中。多個細胞聚集在一起形成的原生質團（一種成分復雜的膠體），會為了尋找食物而四處“爬動”，從而繪制出往來食物之間的最優路徑，最終形成復雜又迷人的網絡。科學家就曾做過利用黏菌走迷宮的實驗，更廣為人知的，可能就是利用多頭絨泡菌繪制東京交通網絡的實驗了。

黏菌算法

這個利用黏菌模型來實現的多主體算法并不算復雜。首先，把輸入的數據模擬為黏菌要找的食物（deposit）。黏菌為了尋找食物會依照隨機選定的角度和距離移動，并在網絡中留下隨機游走的軌跡（trace），最終會布滿整個空間。這時，再依次去除掉黏菌主體（agents）和黏菌的食物（deposit），就得到了一幅路徑網絡圖。

這一算法被命名為蒙特卡洛絨泡機（MonteCarloPhysarumMachine，MCPM）。當然，研究者也指出，他們開發出的模型已經高度抽象，相比最初來自黏菌的靈感已經走出很遠。同時，研究者們也會繼續完善這一算法。

在OskarElek建議JoeBurchett利用黍黏菌的生長模型來做宇宙網絡的模擬時，Joe對比表示過懷疑，畢竟黏菌的生長與宇宙網絡的形成這二者背后的原理完全不同。但結果是，他們進一步利用斯隆數字化巡天（SloanDigitalSkySurvey，SDSS）提供的包含著3.7萬個星系的數據集，驗證了黏菌算法（MCPM算法）的準確性——小小的黏菌繪制出的宇宙網令人信服。

探索宇宙演化的新方法

這一成果揭示了宇宙中暗物質大尺度的分布情況。Burchett的研究團隊使用的數據來自Bolshoi-Planck宇宙學模擬（一個全域純暗物質模擬項目）。在從這個模擬項目中抽離出暗物質資料后，研究者運行了他們構建暗物質網絡的黏菌算法。在他們把經由黏菌算法建立的宇宙網與模擬項目的數據進行比對時，發現二者的差異不大。

這是科學家第一次得以量化星系際介質（IGM）的密度。黏菌繪制的網絡告訴科學家，暗物質和氣體組成的細絲會存在于哪里。科學家們就可以據此，利用哈勃望遠鏡記錄的光譜數據，通過信號強弱特征來判斷氣體的密度。

這一成果驗證了宇宙學模型所預測的宇宙宏觀結構，而這些由宇宙中的氣體細絲架起的連接，也加深了我們對宇宙演化的理解。

給我45萬個暗物質光暈，我們可以得到一個與模擬幾乎一樣的密度場。

——黏菌算法的設計者、計算機媒體學博士后OskarElek

我們不僅僅想研究星系以及它們在宇宙中的位置，也需要研究存在于星系間的星系際介質。因為只有在那樣宏大的尺度下，我們才能理解星系演化的過程。

——黏菌算法的設計者、天文與天體物理學博士后JoeBurchett