Per decenni, gli scienziati hanno osservato una distribuzione non omogenea delle galassie nell’universo: alcune si trovano in ambienti densamente popolati da altre galassie, mentre altre sono quasi completamente isolate. La ricerca, pubblicata sulla rivista Astrophysical Journal, e condotta da un team internazionale di ricercatori provenienti dall’Università di Washington, dall’Università Yale, dall’Istituto Leibniz per l’Astrofisica Potsdam in Germania e dall’Università Waseda in Giappone, ha evidenziato come le galassie in ambienti densamente popolati siano fino al 25% più grandi rispetto a quelle simili in aree meno popolate.
Il machine learning ha svolto un ruolo cruciale in questa ricerca. Grazie a un nuovo strumento basato su questa tecnologia, i ricercatori sono riusciti ad analizzare milioni di galassie, risolvendo un dibattito di lunga data tra gli astrofisici. Infatti, studi precedenti avevano offerto risultati contrastanti: alcune ricerche suggerivano che le galassie nei cluster fossero più piccole, mentre altre avevano concluso esattamente il contrario. Tuttavia, queste analisi erano spesso limitate a campioni ridotti, basati su osservazioni di poche centinaia o migliaia di oggetti.
Il nuovo studio, condotto da Aritra Ghosh, ricercatore post-dottorale presso l’Università di Washington, ha sfruttato i dati raccolti dal Telescopio Subaru nelle Hawaii, nell’ambito del Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program. Questo programma ha fornito immagini ad alta risoluzione di circa 3 milioni di galassie, permettendo al team di analizzare in dettaglio la dimensione delle stesse utilizzando algoritmi avanzati di machine learning.
Per comprendere la relazione tra l’ambiente e la dimensione delle galassie, i ricercatori hanno tracciato un raggio di 30 milioni di anni luce attorno a ciascuna galassia. Questo cerchio rappresentava la zona circostante in cui avrebbero potuto trovarsi altre galassie. L’analisi ha rivelato che, più numerosi erano i vicini di una galassia, maggiore era la sua dimensione media.
Questi risultati sollevano nuove domande sul meccanismo di crescita delle galassie e sul ruolo giocato dalle fusioni galattiche. Le teorie attuali non spiegano completamente perché le galassie in cluster siano più estese rispetto a quelle in regioni meno dense. Ghosh ha sottolineato che è necessario un ripensamento delle teorie sulla formazione galattica, poiché le fusioni e le interazioni gravitazionali potrebbero essere più influenti di quanto si pensasse, specialmente nei cluster galattici dove tali processi sono più frequenti.
Questo studio potrebbe anche influire sulla nostra comprensione della materia oscura, una componente invisibile che permea l’universo e gioca un ruolo cruciale nell’attrazione gravitazionale tra galassie. Le nuove scoperte suggeriscono che la distribuzione della materia oscura potrebbe influenzare la crescita delle galassie in modi ancora poco compresi.
Grazie a tecnologie avanzate come il machine learning e a una vasta raccolta di dati, i ricercatori stanno scoprendo dettagli sorprendenti sull’universo. Le prossime ricerche mireranno a esplorare ulteriormente il ruolo dell’ambiente nella crescita delle galassie, cercando di risolvere i nuovi enigmi emersi da questo studio.