Telif Hakkı: NASA, ESA ve Johan Richard; Teşekkür: Davide de Martin ve James Long (ESA/Hubble)
Son araştırmalar, yoğun ortamlardaki galaksilerin izole olanlardan önemli ölçüde daha büyük olma eğiliminde olduğunu ortaya koydu ve bu durum galaksi oluşumuna ilişkin mevcut teorileri sorgulatıyor.
Bu keşif şu şekilde mümkün oldu: makine öğrenimi ve milyonlarca galaksiden gelen kapsamlı veriler. Bulgular, karanlık maddenin ve galaksi birleşmelerinin kozmosu şekillendirmedeki rolü hakkında yeni sorular ortaya çıkarıyor.
Yoğun ve İzole Ortamlardaki Galaksiler
Bilim insanları onlarca yıldır bazı galaksilerin yakınlarda çok sayıda başka galaksinin bulunduğu yoğun ortamlarda bulunduğunu biliyor. Diğerleri ise evrenin kendi köşelerinde çok az veya hiç başka galaksi olmadan, esasen tek başlarına kozmosta sürükleniyorlar.
Yeni bir çalışma, bu farklı ortamlardaki galaksiler arasında önemli bir fark buldu: Daha fazla komşusu olan galaksiler, benzer bir şekle ve kütleye sahip olan ancak daha az yoğun ortamlarda bulunan benzerlerinden daha büyük olma eğilimindedir. 14 Ağustos’ta yayınlanan bir makalede Astrofizik Dergisiaraştırmacılar Washington Üniversitesi, Yale ÜniversitesiAlmanya’daki Leibniz Astrofizik Enstitüsü Potsdam ve Japonya’daki Waseda Üniversitesi’nin yaptığı araştırmaya göre, evrenin daha yoğun bölgelerinde bulunan galaksiler, izole galaksilerden %25’e kadar daha büyük olabiliyor.
![Galaksilerin Farklı Şekilleri](https://teknomers.com/wp-content/uploads/2024/08/1723876567_739_Makine-Ogrenimi-Yeni-Gorusler-Aciga-Cikariyor-Galaksi-Olusumu-Teorilerine-Meydan.jpg)
Makine Öğrenmesi Galaktik Trendleri Ortaya Çıkarıyor
Milyonlarca galaksiyi analiz etmek için yeni bir makine öğrenme aracı kullanan araştırma, astrofizikçiler arasında bir galaksinin boyutu ile çevresi arasındaki ilişki konusunda uzun süredir devam eden bir tartışmayı çözmeye yardımcı oluyor. Bulgular ayrıca galaksilerin milyarlarca yıl boyunca nasıl oluştuğu ve evrimleştiği konusunda yeni sorular ortaya çıkarıyor.
“Galaksi oluşumu ve evrimine dair mevcut teoriler, kümelenmiş galaksilerin evrenin daha az yoğun bölgelerindeki özdeş benzerlerinden daha büyük olduğu bulgusunu yeterince açıklayamıyor,” diyor baş yazar Aritra Ghosh, astronomi alanında UW doktora sonrası araştırmacısı ve UW’nin DiRAC Enstitüsü’nde LSST-DA Catalyst Fellow. “Bu, astrofizikle ilgili en ilginç şeylerden biri. Bazen teorilerin bulmamızı öngördüğü şeyle bir anketin gerçekten bulduğu şey uyuşmuyor ve bu yüzden geri dönüp gözlemleri daha iyi açıklamak için mevcut teorileri değiştirmeye çalışıyoruz.”
Galaksi Boyutuna İlişkin Çelişkili Geçmiş Çalışmalar
Galaksi boyutu ile çevre arasındaki ilişkiyi inceleyen geçmiş çalışmalar çelişkili sonuçlar ortaya koydu. Bazıları kümelerdeki galaksilerin izole galaksilerden daha küçük olduğunu belirledi. Diğerleri ise tam tersi sonuca vardı. Çalışmalar genellikle kapsam olarak çok daha küçüktü ve yüzlerce veya binlerce galaksinin gözlemlenmesine dayanıyordu.
Bu yeni çalışmada Ghosh ve meslektaşları, Hawaii’deki Subaru Teleskobu kullanılarak gerçekleştirilen milyonlarca galaksinin taranmasından yararlandı. Hyper Suprime-Cam Subaru Stratejik Programı olarak bilinen bu çaba, her galaksinin yüksek kaliteli görüntülerini aldı. Ekip, en yüksek kaliteli verilere sahip yaklaşık 3 milyon galaksiyi seçti ve her birinin boyutunu belirlemek için bir makine öğrenme algoritması kullandı. Ardından araştırmacılar, her galaksinin etrafına yarıçapı 30 milyon ışık yılı olan bir daire yerleştirdi. Daire, galaksinin yakın çevresini temsil ediyor. Daha sonra basit bir soru sordular: Bu dairenin içinde kaç tane komşu galaksi var?
Cevap genel bir eğilimi açıkça gösteriyordu: Daha fazla komşusu olan galaksiler ortalama olarak daha büyüktü.
Karanlık Maddenin Rolü ve Birleşmeler
Bunun birçok nedeni olabilir. Belki de yoğun kümelenmiş galaksiler ilk oluştuklarında daha büyüktür veya yakın komşularıyla verimli birleşmelere uğrama olasılıkları daha yüksektir. Belki de karanlık madde – evrendeki maddenin çoğunu oluşturan ancak şu anda hiçbir yolla doğrudan tespit edilemeyen gizemli madde – bir rol oynar. Sonuçta, galaksiler karanlık maddenin bireysel “haleleri” içinde oluşur ve bu halelerden gelen kütleçekim kuvveti galaksilerin nasıl evrimleştiğinde kritik bir rol oynar.
“Teorik astrofizikçiler, daha fazla komşusu olan galaksilerin neden daha büyük olma eğiliminde olduğunu kesin olarak ortaya koymak için simülasyonlar kullanarak daha kapsamlı çalışmalar yapmak zorunda kalacaklar,” dedi Ghosh. “Şimdilik söyleyebileceğimiz en iyi şey, galaksi ortamı ile galaksi boyutu arasındaki bu ilişkinin var olduğundan emin olduğumuzdur.”
Astronomi için Makine Öğrenmesindeki Gelişmeler
Hyper Suprime-Cam Subaru Stratejik Programı gibi inanılmaz derecede büyük bir veri kümesini kullanmak, ekibin net bir sonuca ulaşmasına yardımcı oldu. Ancak bu hikayenin sadece bir kısmı. Her bir galaksinin boyutunu belirlemeye yardımcı olmak için kullandıkları yeni makine öğrenme aracı, galaksi boyutunun ölçülmesindeki içsel belirsizlikleri de hesaba kattı.
“Bu çalışmadan önce öğrendiğimiz önemli bir ders, bu soruyu çözmenin yalnızca çok sayıda galaksiyi incelemeyi gerektirmediğidir,” dedi Ghosh. “Ayrıca dikkatli istatistiksel analize de ihtiyacınız var. Bunun bir kısmı, galaksi özelliklerinin ölçümlerindeki belirsizlik derecesini doğru bir şekilde ölçebilen makine öğrenimi araçlarından geliyor.”
GaMPEN: Gelecek İçin Bir Araç
Kullandıkları makine öğrenme aracı GaMPEN olarak adlandırılır — veya Galaxy Morphology Posterior Estimation Network. Ghosh, Yale’de doktora öğrencisiyken GaMPEN’in geliştirilmesine öncülük etti ve bu, yayınlanan makalelerde ortaya çıktı 2022 Ve 2023 Astrophysical Journal’da. Araç çevrimiçi olarak ücretsiz olarak kullanılabilir ve diğer büyük araştırmaları analiz etmek için uyarlanabilir, dedi Ghosh.
Bu yeni çalışma galaksilere odaklansa da, aynı zamanda inanılmaz derecede büyük veri kümelerinin karmaşık analizlerine odaklanan ve yakında astronomiyi kasıp kavuracak araştırma türlerini de öngörüyor. Şili’deki Vera C. Rubin Gözlemevi de dahil olmak üzere güçlü kameralara sahip yeni bir nesil teleskop çevrimiçi olduğunda, her gece kozmos hakkında muazzam miktarda veri toplayacaklar. Bilim insanları, bu büyük veri kümelerini kullanarak astrofizikteki acil soruları yanıtlayabilen GaMPEN gibi yeni araçlar geliştiriyor.
“Çok yakında, büyük veri kümeleri astronomide norm haline gelecek,” dedi Ghosh. “Bu çalışma, doğru araçlara sahip olduğunuzda bunlarla neler yapabileceğinizin mükemmel bir göstergesi.”
Referans: Aritra Ghosh, C. Megan Urry, Meredith C. Powell, Rhythm Shimakawa, Frank C. van den Bosch, Daisuke Nagai, Kaustav Mitra ve Andrew J. Connolly tarafından yazılan “Daha Yoğun Ortamlar Daha Büyük Galaksiler Yetiştiriyor: 3 Milyon Hiper Süper Kamera Galaksisiyle Yerel Evrenin Ötesinde Kapsamlı Bir Çalışma”, 14 Ağustos 2024, Astrofizik Dergisi.
DOI: 10.3847/1538-4357/ad596f
Çalışmanın ortak yazarları arasında Yale’de fizik ve astronomi profesörü olan Meg Urry; Leibniz Enstitüsü’nde araştırma görevlisi olan Meredith Powell; Waseda Üniversitesi’nde doçent olan Rhythm Shimakawa; Yale’de astronomi profesörü olan Frank van den Bosch; Yale’de fizik ve astronomi profesörü olan Daisuke Nagai; Yale’de doktora öğrencisi olan Kaustav Mitra; ve UW’de astronomi profesörü ve DiRAC Enstitüsü ve eScience Enstitüsü’nde öğretim üyesi olan Andrew Connolly yer almaktadır. Araştırma aşağıdakiler tarafından finanse edilmiştir: NASAYale Sanat ve Bilim Lisansüstü Okulu, John Templeton Vakfı, Charles ve Lisa Simonyi Sanat ve Bilim Fonu, Washington Araştırma Vakfı ve UW eBilim Enstitüsü.