Uno studio condotto dagli astronomi dell’International Center for Radio Astronomy Research (ICRAR) potrebbe aver scoperto la spiegazione delle variazioni nelle forme delle galassie.
Utilizzando l’intelligenza artificiale, i ricercatori hanno potenzialmente risolto una questione di vecchia data sull’evoluzione delle galassie, accelerando il loro processo di ricerca.
I ricercatori hanno potenzialmente risolto una questione di vecchia data sull’evoluzione delle galassie, utilizzando l’intelligenza artificiale (AI) per accelerare la loro ricerca.
Dall’invenzione della Sequenza di Hubble, un sistema per classificare le forme delle galassie, nel 1926, gli astronomi hanno continuato a migliorare la nostra comprensione dell’evoluzione e della morfologia delle galassie man mano che la nostra tecnologia avanza.
Negli anni ’70, i ricercatori avevano confermato che le galassie solitarie tendono ad essere a forma di spirale, e quelle che si trovano negli ammassi di galassie erano probabilmente lisce e senza caratteristiche, note come ellittiche e lenticolari (a forma di lente).
Una rappresentazione di come il programma EAGLES classifica la galassia come valutata dall’AI. Credito: ICRAR
Pubblicato sulla rivista Avvisi mensili della Royal Astronomical Societyuna nuova ricerca condotta dagli astronomi del Centro internazionale per la ricerca sulla radioastronomia (ICRAR) potrebbe aver scoperto il motivo di queste differenze nelle forme.
L’autore principale Dr. Joel Pfeffer di The Università dell’Australia occidentale nodo di
“Questa perdita di gas li fa ‘lasciare cadere’ i loro bracci a spirale, trasformandosi in una forma lenticolare”.
“Un’altra causa sono le fusioni di galassie, che possono vedere due o più galassie a spirale che si schiantano insieme per formare una grande galassia ellittica in seguito”.
Lo studio ha utilizzato le potenti simulazioni EAGLE per analizzare in dettaglio un gruppo di galassie, utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale per classificare le galassie in base alla loro forma.
L’algoritmo basato sulla rete neurale è stato addestrato dall’ICRAR Ph.D. candidato Mitchell Cavanagh e può classificare quasi 20.000 galassie al minuto, comprimendo ciò che normalmente richiederebbe settimane in un’ora.
Le simulazioni corrispondono strettamente a ciò che è stato osservato nell’Universo, dando ai ricercatori la sicurezza di utilizzare i risultati della simulazione per interpretare le osservazioni degli ammassi di galassie
Lo studio ha anche identificato diverse galassie lenticolari al di fuori delle regioni ad alta densità in cui sono attese, con la modellazione che suggerisce che siano state create dalla fusione di due galassie.
Il dottor Pfeffer ha affermato che il lavoro riunisce vari pezzi di ricerca sull’evoluzione galattica, per comprendere per la prima volta la relazione morfologia-densità.
“Ci sono stati molti suggerimenti nel tempo”, ha detto. “Ma questo è il primo lavoro che mette davvero insieme tutti i pezzi del puzzle.”
Riferimento: “The galaxy morphology–density relationship in the EAGLE simulation” di Joel Pfeffer, Mitchell K Cavanagh, Kenji Bekki, Warrick J Couch, Michael J Drinkwater, Duncan A Forbes e Bärbel S Koribalski, 16 dicembre 2022, Avvisi mensili della Royal Astronomical Society.
DOI: 10.1093/mnras/stac3466
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