2013. godine Europska svemirska agencija lansirala je letjelicu Gaia. Kao nasljednik misije Hipparcos, ova svemirska zvjezdarnica provela je posljednje tri i pol godine prikupljajući informacije o svemiru. Prije nego što se njegova misija završi sljedeće godine (iako bi se mogla produžiti), primljeni podaci koristit će se za izradu najveće i najtočnije 3D astronomske karte.
Tijekom istraživanja svemira, Gaia je otkrila i nekoliko zanimljivosti. Primjerice, nakon istraživanja kataloga Gaia s posebno dizajniranom umjetnom neuronskom mrežom, europski tim istraživača nedavno je pronašao šest novih zvijezda hiperspeed u Mliječnoj stazi. A jedna od tih zvijezda kreće se tako brzo da bi na kraju mogla napustiti našu galaksiju.
Njihovo istraživanje pod nazivom "Umjetna neuronska mreža za otkrivanje zvijezda hipervelkosti: kandidati u Gaia DR1 / TGAS" nedavno je objavljeno u Monthly Notices of the Kraljevsko astronomsko društvo. Također je predstavljen krajem prošlog mjeseca na "Europskom tjednu astronomije i svemirskih znanosti", koji je održan od 26. do 30. lipnja u Pragu u Češkoj.
Umjetnički koncept teleskopa Gaia u pozadini Mliječne staze, zasluga: ESA / ATG medialab; pozadina: ESO / S. Brunier
Zvijezde hiperbrzinosti su rijetki i fascinantni objekti. Dok su sve zvijezde u Mliječnom putu u stalnom kretanju u orbitama oko središta naše galaksije, neke od njih ubrzavaju do brzine od stotina kilometara u sekundi. U prošlosti su astronomi zaključili da su ove zvijezde koje se brzo kreću rezultat prolaska zvijezda bliskih jedna drugoj ili supernove zvjezdane pratilje.
I prije nešto više od deset godina, astronomi su postali svjesni nove klase zvijezda velike brzine za koje se vjeruje da su ubrzane iz prošlih interakcija sa supermasivnom crnom rupom Strijelca A *, koja se nalazi u središtu galaksije. Te su zvijezde vrlo važne za proučavanje opće strukture Mliječnog puta, jer ukazuju na specifične vrste događaja i sila koji su oblikovali njihovu povijest.
Kako je Elena Maria Rossi sa Sveučilišta Leiden u Nizozemskoj, koja je jedna od autorica članka, objasnila u priopćenju ESA-e:
„Riječ je o zvijezdama koje su prešle ogromne udaljenosti kroz Galaksiju, ali se mogu pratiti do njezine jezgre - područja toliko gustog i zaklonjenog međuzvjezdanim plinom i prašinom da ga je obično vrlo teško promatrati - tako da nam pružaju važne informacije o gravitacijskom polju Mliječne staze. od središta do predgrađa."
Promotivni video:
Umjetnički koncept zvijezda koje se utrkuju kroz galaksiju. Zasluge: Europska svemirska agencija
Pronalaženje takvih zvijezda nije jednostavan zadatak, dobrim dijelom i zbog njihove brzine, koju je izuzetno teško otkriti na ogromnom i prepunom disku Mliječne staze. Kao rezultat toga, znanstvenici su se pouzdali u mlade masivne zvijezde (od 2,5 do 4 Sunčeve mase) u staroj zvjezdanoj populaciji Galaksije. U osnovi su njihova mlada dob i velika masa pokazatelji da tamo ne mogu nastati.
U kombinaciji s mjerenjima njihovih prošlih brzina i putanja, ova je metoda potvrdila prisutnost hiperspeed zvijezda u prošlosti. Međutim, do sada su znanstvenici pronašli samo 20 zvijezda s velikom brzinom i sve su bile mlade i masivne. Znanstvenici vjeruju da se mnogo više zvijezda drugih dobnih skupina kreće Mliječnim putem tako velikim brzinama, ali prije ih nije bilo moguće otkriti.
Kako bi se riješio ovog problema, europski istraživački tim predvođen Tomassom Marchettijem sa Sveučilišta Leiden u Nizozemskoj počeo je razmatrati kako iskoristiti ogroman Gainin skup podataka za optimizaciju pretraživanja zvijezda s velikom brzinom. Nakon testiranja različitih metoda, prilagodili su neutronsku mrežu za te svrhe, odnosno koristili su algoritam strojnog učenja za pretraživanje podataka popisa zvijezda Gaia tijekom postupka prikupljanja.
Počevši od prve polovice 2016. godine, tim je počeo razvijati i trenirati ovaj program kao pripremu za prvo objavljivanje podataka Gaia, koje se dogodilo nekoliko mjeseci kasnije, 14. rujna 2016. Diplomirani student Sveučilišta Leiden Tomasso Marchetti opisao je postupak na sljedeći način:
„Na kraju smo odlučili koristiti umjetnu neutronsku mrežu - softver dizajniran da simulira kako funkcionira naš mozak. Uz pravilan "trening" može naučiti prepoznavati određene predmete ili uzorke u ogromnom skupu podataka. U našem smo je slučaju uvježbali da traži zvijezde s velikom brzinom u katalogu zvijezda, poput onog koji je sastavila Gaia.
Umjetnički prikaz zvijezde s velikom brzinom koju je otkrio ESO-ov vrlo veliki teleskop. Zasluge: Europski južni opservatorij
Uz kartu s mjestima na kojima se nalazi preko milijardu zvijezda, prvi su podaci sadržavali i mali katalog udaljenosti i kretanja dva milijuna zvijezda. Ovaj katalog pod nazivom "Astrometrijska otopina Tycho-Gaia (TGAS)" kombinirao je podatke iz misija Gaia i Hipparcos.
Na dan objavljivanja kataloga, Marchetti i njegov tim pokrenuli su algoritam na dva milijuna zvijezda unutar TGAS-a, što je dovelo do zanimljivih otkrića. "U samo jedan sat, umjetni mozak već je smanjio skup podataka na 20 000 potencijalnih zvijezda velike brzine, na 1%", rekao je Rossi. "Daljnji odabir, uključujući samo udaljenost i kretanje s određenom točnošću mjerenja, donio je čak 80 zvijezda kandidata."
Zatim je tim detaljnije proučio ovih 80 zvijezda i usporedio njihove podatke o kretanju s podacima iz drugih kataloga. U kombinaciji s dodatnim promatranjima, na kraju su pronašli šest zvijezda za koje se čini da se kreću brže od 360 km / s. Jedan od njih čak ima brzinu preko 500 km / s, što znači da više nije vezan gravitacijom našeg Mliječnog puta i da će ga na kraju napustiti.
No, možda najvažniji aspekt ovog otkrića je da ove zvijezde nisu osobito masivne, poput prethodnih 20, čija je masa bila usporediva s masom našeg Sunca. Uz to, 5 sporijih zvijezda vjerojatno će postati fokus cijele studije, jer znanstvenici žele utvrditi što ih koči. Jedno od mogućih objašnjenja je da je za ovu interakciju odgovorna tamna tvar u galaksiji.
Gaina prva karta neba. Zasluge: ESA / Gaia / DPAC, A. Moitinho & M. Barros (CENTRA - Sveučilište u Lisabonu), u ime DPAC-a
Budući da je TGAS na mnogo načina bio samo mali dio golemih i vrijednih podataka Gaia, ova studija pokazuje vrstu istraživačkih otkrića koja će biti moguća. S podacima o milijardama zvijezda, astronomi će zasigurno otkriti nevjerojatna nova znanja o dinamici našeg Mliječnog puta i silama koje su ga stvorile.
U tu svrhu Marchetti i njegov tim usavršavaju svoj program za upravljanje mnogo većim skupovima podataka, koji bi se trebali objaviti u travnju 2018. Ovaj će katalog sadržavati udaljenosti i kretanja za preko milijardu zvijezda, kao i brzine za određeni podskup. Iz nje tim saznaje da su zvijezde koje se brzo kreću u Mliječnom putu puno češće nego što se prije mislilo.
I svakako pogledajte ovaj video koji prikazuje putanje ovih novootkrivenih zvijezda koje se brzo kreću iz ESA-e:
