Una nuova mappa della materia oscura nell'universo fa più luce su diverse strutture filamentose precedentemente sconosciute che collegano tra loro le galassie.
La mappa, sviluppata utilizzando il machine learning da un team internazionale che include un astrofisico della Penn State, potrebbe consentire studi sulla natura della materia oscura, sulla storia e il futuro del nostro universo.
Che cos’è la materia oscura
La materia oscura è una sostanza sfuggente che costituisce l'80% dell'universo. Fornisce anche lo "scheletro" di ciò che i cosmologi chiamano la rete cosmica, la struttura su larga scala dell'universo che, con la sua influenza gravitazionale, detta il movimento delle galassie e di altro materiale cosmico.
Tuttavia, la distribuzione della materia oscura è attualmente sconosciuta. Non sappiamo ancora come misurarla direttamente.
I ricercatori deducono la sua distribuzione in base alla sua influenza gravitazionale su altri oggetti nell'universo, come le galassie.
Così lontana, così vicina
Ironia della sorte, è più facile studiare la distribuzione della materia oscura molto più lontano "perché riflette il passato molto lontano, che è molto meno complesso" dice Donghui Jeong, professore associato di astronomia e astrofisica alla Penn State e autore dello studio.
"Nel corso del 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".
I precedenti tentativi di mappare la rete cosmica sono iniziati con un modello dell'universo primordiale. Da questo modello si è poi simulata l'evoluzione nel corso di miliardi di anni. Un metodo impegnativo sul piano computazionale, che finora non ha prodotto risultati abbastanza dettagliati.
Caccia alla struttura delle galassie
Nel nuovo studio, i ricercatori hanno adottato un approccio completamente diverso. Con il machine learning hanno predisposto un modello che sfrutta le informazioni sulla distribuzione e il movimento delle galassie per prevedere la distribuzione della materia oscura.
I ricercatori hanno costruito e addestrato il loro modello utilizzando un ampio set di simulazioni di galassie, chiamato Illustris-TNG, che include galassie, gas, altra materia visibile e materia oscura. Il team ha selezionato in modo specifico galassie simulate paragonabili a quelle della Via Lattea e alla fine ha identificato quali proprietà delle galassie sono necessarie per prevedere la distribuzione della materia oscura.
Esperienza simulata
"Quando vengono fornite determinate informazioni, il modello può essenzialmente colmare le lacune in base a ciò che ha osservato in precedenza", dice Jeong.
“La mappa dei nostri modelli non si adatta perfettamente ai dati della simulazione, ma possiamo comunque ricostruire strutture molto dettagliate. Abbiamo scoperto che includere il movimento delle galassie oltre alla loro distribuzione, ha migliorato drasticamente la qualità della mappa e ci ha permesso di vedere più dettagli».
La mappa risultante della rete cosmica locale è pubblicata in un articolo apparso online il 26 maggio sull'Astrophysical Journal.
Come è fatta la nuova mappa delle galassie
"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. E possiamo studiare direttamente queste strutture filamentose, questi ponti nascosti tra le galassie ".
Ad esempio, è stato suggerito che le galassie della Via Lattea e di Andromeda potrebbero muoversi lentamente l'una verso l'altra, ma non è chiaro se possano scontrarsi in molti miliardi di anni. Lo studio dei filamenti di materia oscura che collegano le due galassie potrebbe fornire importanti spunti sul loro futuro.
"Poiché la materia oscura domina le dinamiche dell'universo, determina sostanzialmente il nostro destino", ha detto Jeong. “Quindi 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 ritengono di poter migliorare la precisione della loro mappa aggiungendo più galassie.
