Ein Team von Astronomen hat mithilfe eines Supercomputers der Yale-Universität erstmals ermittelt, dass Galaxien in dichteren Umgebungen bis zu 25 Prozent größer sind als ihre Gegenstücke in weniger dichten Regionen des Universums.
Die Entdeckung, die aus der früheren Entwicklung eines umfangreichen Katalogs der Forscher über die Formen und Größen von acht Millionen Galaxien hervorging, bietet einen umfassenden Einblick in die Verbindung zwischen der Struktur einer Galaxie und ihrer Umgebung.
Die Entdeckung könne zudem ein nützliches neues Instrument für die Analyse großer Datensätze aus der nächsten Generation astronomischer Untersuchungen liefern, sagen die Forscher.
„Dies ist ein wichtiger Schritt zur Lösung jahrzehntelanger widersprüchlicher Ergebnisse zu diesem Thema“, sagte Aritra Ghosh, eine ehemalige Doktorandin aus Yale, die jetzt LSST-DA Catalyst-Postdoktorandin an der University of Washington ist und Hauptautorin eines neue Studie im Astrophysikalische ZeitschriftGhosh ist außerdem Gastforscher in Yale.
Möglich wurden die neuen Erkenntnisse durch das Galaxy Morphology Posterior Estimation Network (GaMPEN), ein maschinelles Lerntool, das das Forschungsteam speziell für die schnelle Verarbeitung großer Mengen astronomischer Bilddaten entwickelt hat. GaMPEN schätzt auch Unsicherheiten für die Strukturparameter der Galaxien, die es vorhersagt. In dieser Hinsicht ist es rund 60 Prozent genauer als die modernsten Alternativen, die derzeit von Astronomen verwendet werden, sagten die Forscher.
GaMPEN kann die Struktur einer einzelnen Galaxie in weniger als einer Millisekunde bestimmen.
Mithilfe des Tools erstellten die Forscher einen Katalog der Formen und Größen von 8 Millionen Galaxien, die im Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program gefunden wurden, einer Untersuchung von 1.400 Quadratgrad des Himmels, die vom Subaru-Teleskop auf Hawaii durchgeführt wurde. Diese Arbeit erschien in eine Studie in der Astrophysikalische Zeitschrift im Jahr 2023.
„Wir veröffentlichen alle unsere Modelle und Kataloge für maschinelles Lernen“, sagte Ghosh. „Das ist ein unglaublich wertvolles Gut, da die Struktur von Galaxien auf komplexe Weise mit einer Vielzahl physikalischer Eigenschaften einer Galaxie und ihrer Umgebung verknüpft ist, wie etwa der Geschwindigkeit, mit der Sterne entstehen, der Präsenz und Aktivität supermassiver Schwarzer Löcher und der Umgebung einer Galaxie.“
Diese Animation von Shy Genel und der Illustris-Kollaboration zeigt die große Bandbreite physikalischer Vorgänge in einer typischen dichten Region des Universums. Durch die Untersuchung der Strukturparameter von Millionen von Galaxien und deren Korrelation mit der Dichte ihrer Umgebung können Astronomen besser verstehen, wie Galaxien funktionieren. Bildnachweis: Shy Genel und die Illustris-Kollaboration
„Unser maschineller Lernansatz ist ideal für die enormen Untersuchungen von heute geeignet, und unsere erste Arbeit war einzigartig, da sie quantitative Messungen und Unsicherheiten lieferte, ganz zu schweigen von der Analyse von 8 Millionen Galaxien“, fügte Meg Urry hinzu, die Israel Munson-Professorin für Physik und Astronomie an der Fakultät für Geistes- und Naturwissenschaften in Yale und Koautorin beider Studien. Urry, Direktorin des Yale Center for Astronomy & Astrophysics, war Ghoshs Doktorvater.
Die neue Studie des Teams nutzt GaMPEN, um mit der Beantwortung komplexer, grundlegender Fragen zur Entstehung und Entwicklung von Galaxien zu beginnen.
Die Studie, die sich auf eine Teilmenge von 3 Millionen Hyper-Suprime-Cam-Galaxien konzentrierte, ergab, dass Galaxien in dichteren Teilen des Universums bis zu 25 % größer sind als Galaxien mit ähnlicher Masse und Form in weniger dichten Regionen.
„Wir können dies tun, weil unsere Stichprobe 100 bis 10.000 Mal größer ist als alle vorherigen Studien und viel schwächere Galaxien enthält, als frühere Studien einschließen konnten“, sagte Ghosh. „Wir zeigen, dass bestehende theoretische Rahmen zwar einige der beobachteten Korrelationen erklären können, es aber keinen einzigen, einheitlichen Rahmen gibt, der alle unsere Ergebnisse erklären kann.“
Der Befund sei auch deshalb von Bedeutung, weil die Struktur von Galaxien ein Indikator für die Verteilung baryonischer Materie (Protonen, Neutronen und andere sichtbare Materie) sei, während die Umgebungsdichte von Galaxien von der Verteilung der Dunkle-Materie-Halos beeinflusst werde, in denen die Galaxien leben.
„Galaxien entwickeln sich im Laufe der Zeit und ihre Eigenschaften hängen von Masse, Größe und anderen Variablen ab“, sagte Urry. „Durch die Analyse sehr großer Proben, aufgeschlüsselt nach diesen Variablen, konnten wir die Zunahme der Galaxiengröße mit der Umgebungsdichte feststellen – etwas, das in kleineren Studien nicht klar war.“
Die Forscher sagten, sie hätten auch ziemlich viel von „Grace“ profitiert – einem Cluster vernetzter Yale-Computer, der vom Yale Center for Research Computing betrieben wird und nach der verstorbenen Grace Murray Hopper benannt ist, einer Pionierin der Yale-Informatik und Konteradmiralin der US Navy.
„Diese Arbeit wurde vollständig mit Grace durchgeführt und wäre ohne sie nicht möglich gewesen“, sagte Ghosh.
Weitere Informationen:
Aritra Ghosh et al, Dichtere Umgebungen kultivieren größere Galaxien: Eine umfassende Studie jenseits des lokalen Universums mit 3 Millionen Hyper-Suprime-Cam-Galaxien, Das Astrophysikalische Journal (2024). DOI: 10.3847/1538-4357/ad596f