IL TESORO DI EUCLID: 26 MILIONI DI GALASSIE NELL’UNIVERSO PROFONDO
Un’anteprima di ciò che ci riserva l’Universo profondo. La missione Euclid dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA), con un importante contributo dell’Italia attraverso l’Agenzia Spaziale Italiana (ASI), l’Istituto Nazionale di Astrofisica (INAF), l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN) e diverse università italiane, ha svelato i primi dati scientifici ottenuti dalle osservazioni dei campi profondi, regioni di cielo estremamente lontane. Rilevante anche il ruolo scientifico dei ricercatori e delle ricercatrici dell’Osservatorio Astronomico d’Abruzzo, soprattutto nell’identificazione di un grande campione di galassie nane.
Coprendo una vasta area del cielo in tre mosaici di immagini, i risultati ottenuti dalle osservazioni forniscono uno spunto unico per comprendere meglio la struttura su larga scala dell’Universo, per comprendere meglio la formazione delle galassie nel tempo.
In un lasso di tempo paragonabile a una sola settimana di osservazioni, il telescopio è riuscito a rilevare più di 26 milioni di galassie, molte delle quali si trovano a distanze impressionanti, fino a 10,5 miliardi di anni di anni luce dalla Terra. Tra queste, sono più di 380mila le galassie che sono già state classificate dal telescopio, basandosi sulla visione dettagliata della loro morfologia grazie all’utilizzo combinato di intelligenza artificiale e citizen science, che ha permesso di analizzare enormi quantità di dati in modo rapido ed efficiente. Un simile approccio ha permesso anche l’individuazione di 500 oggetti candidati come lenti gravitazionali. I dati rilasciati includono anche numerosi ammassi di galassie, nuclei galattici attivi e fenomeni transitori, che sono fattori chiave per capire le forze invisibili che modellano il cosmo.
Michele Cantiello e Rebecca Habas partecipano per il nostro osservatorio al gruppo scientifico Euclid in INAF e hanno aiutato a identificare quasi 2700 candidati di galassie nane in 25 campi Q1, come descritto nell’articolo Euclid: Quick Data Release (Q1) – A census of dwarf galaxies across a range of distances and environments (Marleau et al.). “Essendo le prime a essersi formate nell’universo”, spiega Habas “le galassie nane offrono intuizioni uniche sull’evoluzione delle galassie e possono essere utilizzate per testare modelli cosmologici. Tuttavia, sono anche difficili da identificare perché solitamente sono piccole e poco luminose”.
E aggiunge: “Tipicamente, le galassie nane vengono identificate ammassi di galassie oppure attorno a galassie più massicce, ma i campi di questa prima importante release dei di Euclid sono relativamente privi di sistemi vicini come questi, offrendoci un ambiente unico per cercare galassie nane. Grazie alla profondità, copertura e risoluzione spaziale di Euclid, siamo riusciti a creare questo grande catalogo, includendo molti sistemi interessanti – una grande frazione di nane con morfologie irregolari, nane che interagiscono con galassie vicine, gruppi di nane e una popolazione di nane con centri blu – che saranno tutti studiati più nel dettaglio in lavori futuri”. E annuncia: “Basandoci su questo campione, stimiamo che circa 2,6 milioni di galassie nane saranno identificate nell’intero Euclid Wide Survey, il che potrebbe rivoluzionare la nostra comprensione dell’evoluzione delle galassie e dell’Universo in generale”.
Il rilascio di questi dati è solo l’inizio. Euclid continuerà a osservare il cielo, raccogliendo dati fondamentali. Entro la fine della missione nel 2030, Euclid avrà mappato un terzo dell’intero cosmo, fornendo una vera e propria miniera di dati che cambierà per sempre la nostra visione dell’Universo.
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Immagine di copertina
Alcune delle oltre 500 lenti gravitazionali catturate da Euclid nelle sue prime osservazioni a campo profondo. Questi fenomeni si verificano quando una galassia in primo piano distorce l’immagine di una galassia sullo sfondo tramite la sua materia oscura. Euclid prevede di scoprire fino a 7000 di queste lenti entro la fine della missione.
Crediti: ESA/Euclid/Euclid Consortium/NASA, image processing by M. Walmsley, M. Huertas-Company, J.-C. Cuillandre
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