Superkomputer pomaga astronomom rozwiązać odwieczne pytanie dotyczące rozmiarów galaktyk i środowiska, w którym funkcjonują.
Zespół astronomów korzystających z superkomputera Yale po raz pierwszy ustalił, że galaktyki w gęstszych środowiskach są aż o 25% większe niż ich odpowiedniki w mniej gęstych regionach Wszechświata. Odkrycie, które stało się możliwe w wyniku wcześniejszego opracowania przez naukowców ogromnego katalogu kształtów i rozmiarów 8 milionów galaktyk, pozwala na kompleksowe spojrzenie na związek między strukturą galaktyki a jej środowiskiem. Naukowcy twierdzą, że wiedza ta może okazać się przydatnym narzędziem do analizy dużych zbiorów danych pochodzących z kolejnej generacji badań astronomicznych.
To ważny krok w rozumieniu dziesięcioleci sprzecznych wyników – powiedziała dr Arista Ghosh, stypendystka LSST-DA Catalyst na Uniwersytecie Stanu Waszyngton i główna autorka nowego badania opublikowanego w „The Astrophysical Journal”.
Nowe odkrycia były możliwe dzięki Galaxy Morphology Posterior Estimation Network (GaMPEN) – narzędziu do uczenia maszynowego, które zespół badawczy opracował specjalnie w celu szybkiego przetwarzania dużych ilości danych obrazowania astronomicznego. Szacuje ono również niepewności dotyczące parametrów strukturalnych galaktyk, które przewiduje. Jak twierdzą naukowcy, jest pod tym względem o około 60% dokładniejsze niż najnowocześniejsze rozwiązania alternatywne stosowane obecnie przez astronomów – może określić strukturę pojedynczej galaktyki w czasie krótszym niż milisekunda.
Korzystając z tego narzędzia, badacze stworzyli katalog kształtów i rozmiarów ośmiu milionów galaktyk znalezionych w ramach Hyper Suprime-Cam Subaru (HSC) Strategic Program, przeglądzie 1400 stopni kwadratowych nieba wykonanych przez Teleskop Subaru na Hawajach. Praca ta została opublikowana w czasopiśmie „The Astrophysical Journal” w 2023 roku.
Publicznie udostępniamy wszystkie nasze modele i katalogi uczenia maszynowego – powiedziała Ghosh. Struktura galaktyk jest ściśle powiązana z szeroką gamą właściwości fizycznych ich samych i otoczenia, takich jak tempo formowania się gwiazd, obecność i aktywność supermasywnych czarnych dziur oraz środowisko galaktyk.
Nasze podejście do uczenia maszynowego idealnie nadaje się do współczesnych badań o ogromnej skali, a nasza pierwsza praca była wyjątkowa pod względem dostarczania ilościowych pomiarów i niepewności, nie wspominając o analizie ośmiu milionów gwiazd – dodała Meg Urry, profesor fizyki i astronomii na Wydziale Sztuk i Nauk Uniwersytetu Yale oraz współautorka obu badań. Urry, dyrektor Yale Center for Astronomy & Astrophysics (CfA), była promotorką doktoratu Ghosh.
Możemy to zrobić, ponieważ nasza próba jest od 100 do 10 000 razy większa niż we wszystkich poprzednich projektach badawczych i obejmuje znacznie słabsze galaktyki, niż dało się wcześniej uwzględnić – powiedziała Ghosh. Pokazujemy, że podczas gdy istniejące ramy teoretyczne mogą wyjaśnić niektóre z obserwowanych korelacji, nie ma jednej, ujednoliconej struktury, która mogłaby wyjaśnić wszystkie nasze wyniki.
Oodkrycie to jest również ważne, ponieważ struktura galaktyk jest wskaźnikiem rozkładu materii barionowej (protonów, neutronów i innej widzialnej materii), podczas gdy na gęstość galaktyk w środowisku wpływa rozkład halo ciemnej materii, w których znajdują się galaktyki.
Galaktyki ewoluują w czasie, a ich właściwości zależą od masy, rozmiaru i innych zmiennych – powiedziała Urry. Analizując bardzo duże próbki, podzielone według tych zmiennych, byliśmy w stanie wykryć wzrost rozmiaru galaktyki wraz z gęstością środowiska – coś, co nie było jasne w mniejszych badaniach.
Opracowanie: Agnieszka Nowak
Więcej informacji:
- Here’s what millions of galaxies say about their size, growth
- Denser Environments Cultivate Larger Galaxies: A Comprehensive Study beyond the Local Universe with 3 Million Hyper Suprime-Cam Galaxies
Źródło: Yale University
Na ilustracji: Struktury galaktyk. Źródło: Shy Genel & the Illustris Collaboration
