宇宙は宇宙論者が想定していたよりも不均一かもしれない

およそ100年にわたり、現代宇宙論は一つの単純化した仮定に依拠してきた。最大スケールでは、宇宙はおおむね一様で、どの方向を見てもほぼ同じに見えるという考えだ。この考えは、Alexander Friedmann、Georges Lemaître、Howard Robertson、Arthur Geoffrey Walker の名を冠した標準的な FLRW モデルに組み込まれている。ところが、New Scientist が3本の最新プレプリントを報じたところによれば、この仮定は誤っている可能性が高まっている。

もしこの चुनौतीが成り立つなら、それは小さな修正ではない。ほぼすべての宇宙論観測は FLRW 枠組みを通して解釈されている。この土台に重大な欠陥があるなら、距離、膨張、構造を宇宙全体でどうモデル化するかを考え直さなければならない。

標準モデルが不完全なら失敗するよう設計されたテスト

3本のうち最初のプレプリントは、Timothy Clifton と Asta Heinesen によるもので、FLRW モデルが宇宙を正確に記述できるかを検証する新しいテストを提案している。発想は原理的には洗練されている。研究者たちは、超新星の観測と物質密度のゆらぎを用いて、宇宙の距離に関する式の組み合わせを作る。FLRW が正しければ、その組み合わせはゼロになるはずだ。そうならなければ、別のモデルが必要だという संकेतになる。

ここで重要なのは、新しいテストを提案したことだけではなく、それを取り巻く文脈だ。これまでにも別のテストは提案されてきたが、FLRW に問題があるとはっきり示す結果は得られていない。報道によれば、新しいアプローチの利点は、より निर्ण定的である可能性にある。

答えを仮定せずにテストを適用する

2本目と3本目のプレプリントは、Heinesen と Sofie Marie Koksbang によるもので、このテストを既存の宇宙論データに適用している。ただし、研究者たちはまず方法論上の問題を解決する必要があった。過去の解析では、関連する距離測定を抽出する際に、すでに FLRW 枠組みを前提にしていることが多かった。公正にモデルを検証するには、その正しさを先取りしない方法が必要だった。

報道によると、2人は FLRW をプロセスに組み込まずに、データから必要な距離測定を得る方法を考案した。その後、symbolic regression と呼ばれる AI ベースの手法を用いて、それらの測定に適合し、テストに使える式を見つけ出した。

その結果は明確な非ゼロだった。テストの論理に従えば、これは FLRW モデルに欠陥があることを示唆する。