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Una nuova mappa cosmica ha rivelato strutture nascoste che collegano le galassie , che potrebbero aiutare gli scienziati a modellare una futura collisione tra la Via Lattea e Andromeda, il vicino più vicino della nostra galassia.

La mappa, realizzata con l'apprendimento automatico, potrebbe anche fare più luce sull'influenza della materia oscura nell'evoluzione del nostro universo, hanno affermato gli scienziati partecipanti in una dichiarazione della Pennsylvania State University.

Per quanto riguarda la collisione tra la Via Lattea e Andromeda, che dovrebbe avvenire tra 4,5 miliardi di anni , la mappa ha tracciato i filamenti di materia oscura che collegano le due galassie e che potrebbero influenzare la fusione, ha affermato il team.

La materia oscura rappresenta circa l'80% della materia nell'universo, ma, insieme all'energia oscura , è poco conosciuta. La materia oscura è invisibile nelle lunghezze d'onda della luce, quindi non può essere vista con i telescopi. Tuttavia, gli scienziati possono tracciare l'influenza della gravità della materia oscura su grandi strutture cosmiche, come le galassie.

"Poiché la materia oscura domina le dinamiche dell'universo, fondamentalmente determina il nostro destino", ha affermato nella dichiarazione il coautore dello studio Donghui Jeong, professore associato di astronomia e astrofisica alla Penn State. "Possiamo chiedere a un computer di far evolvere la mappa per miliardi di anni per vedere cosa accadrà nell'universo locale. E possiamo far evolvere il modello indietro nel tempo per comprendere la storia del nostro vicinato cosmico".

I ricercatori hanno costruito la mappa utilizzando l'apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale in cui i computer imparano da un set di dati di test per prendere le proprie decisioni sulla classificazione. Gli scienziati hanno addestrato un modello utilizzando un ampio set di simulazioni di galassie, chiamato IllustrisTNG . Il set di apprendimento includeva galassie simili alla nostra, la Via Lattea , con l'obiettivo di comprendere meglio quali proprietà galattiche predicono meglio la distribuzione della materia oscura.

"Ironia della sorte, è più facile studiare la distribuzione della materia oscura molto più lontano [dalla Terra] perché riflette un passato molto lontano, che è molto meno complesso", ha detto Jeong. "Nel tempo, man mano che la struttura su larga scala dell'universo è cresciuta, la complessità dell'universo è aumentata, quindi è intrinsecamente più difficile effettuare misurazioni sulla materia oscura a livello locale".

Le mappe a tre densità dell'universo utilizzano l'intelligenza artificiale e la modellazione per comprendere l'attrazione della gravità su diverse galassie. (Credito immagine: Hong et. al., Astrophysical Journal)

Una volta che il modello è stato pronto per iniziare a classificare le informazioni da solo, i ricercatori gli hanno mostrato dati di vita reale dal catalogo delle galassie Cosmicflows-3, che include i movimenti e la distribuzione di 17.000 galassie entro 200 megaparsec della Via Lattea. (Un parsec è di circa 3,26 anni luce, che è di circa 19,2 trilioni di miglia o 30,9 trilioni di chilometri.)

Con i dati inclusi, il modello ha riprodotto accuratamente il Gruppo Locale di galassie vicino alla Via Lattea, nonché un noto "vuoto locale" che include regioni vuote di Questa Rete nelle vicinanze, tra le altre strutture visibili nella mappa.

La mappa ha anche mostrato diversi nuovi filamenti che il team intende studiare ulteriormente, compresi quelli che collegano la nostra galassia ad Andromeda. La mappa sarà ancora più accurata dopo che il James Webb This Web Telescope da 9,8 miliardi di dollari della NASA, che dovrebbe essere lanciato entro la fine dell'anno, invierà dati che consentiranno ai ricercatori di vedere galassie ancora più deboli e lontane, hanno affermato i ricercatori.

"Avere una mappa locale della rete cosmica apre un nuovo capitolo dello studio cosmologico", ha detto Jeong. "Possiamo studiare come la distribuzione della materia oscura si collega ad altri dati sulle emissioni, che ci aiuteranno a capire la natura della materia oscura".

Un articolo basato sulla ricerca è stato pubblicato il 26 maggio su The Astrophysical Journal . Il team è stato guidato da Sungwook Hong, che ha una doppia affiliazione con l'Università di Seoul e il Korea Astronomy e This Web Science Institute.

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