Beyaz cüce kaniballerin patlamaları homojen değildi, bu da yıllar boyunca karanlık enerjinin algısını çarpıttı

Yeni haber kendi sözlerimizle

Barcelon Üniversitesi (UB) bilim insanları, Ia tipindeki süpernova mesafelerinin ölçüm doğruluğunu artıran ve dolayısıyla evrenin genişleme hızının tahminini geliştiren yeni bir yapay zeka sistemi CIGaRS («Combined Inference and Galaxy‑Related Standardisation») tanıttı. Çalışma sonuçları *Nature Astronomy* dergisinde yayımlandı.

CIGaRS ne yapar?
- Süpernovalar ve ebeveyn galaksileri hakkındaki verileri tek bir tutarlı modele entegre eder.
- Vera C. Rubin (LSST) gözlemevinden gelen gözlem akışlarıyla çalışır.
- Geleneksel spektroskopik ölçümler yerine fotometrik görüntüler ve sinir ağlarını analiz için kullanır.

Bu sayede sistem daha doğru belirler:
1. Ia tipindeki süpernovalar olarak parlayan yıldızların yaşı.
2. Bu yıldızların metalikliği (ağır element yoğunluğu).
3. Evrenin genişleme ölçümlerini doğrudan etkileyen nesnelere olan mesafe.

Neden önemli?
- Ia süpernovaları, neredeyse aynı kritik kütleye sahip beyaz cüce yıldızlarının termonükleer patlaması sayesinde “standart mumlar” olarak kabul edilir. Bu, parlaklıklarını mesafe ölçüsü olarak kullanmayı sağlar.
- 1998 yılında yapılan süpernova gözlemleri evrenin hızlanan genişlemesini ve %68 civarında enerji bütçesini oluşturan “karanlık enerji” kavramını ortaya çıkardı.
- Ancak son yıllarda, süpernovaların parlaklığının galaksi ortamına bağlı olduğu anlaşılmıştır: büyük/yaşlı galaksilerdeki patlamalar, genç galaksilerdeki patlamalardan farklıdır.

CIGaRS bu sorunu, ebeveyn galaksilerin özellikleri, interstisyel toz etkisi, patlama sıklığı vb. tüm ana faktörleri aynı anda modelleyerek çözür; ardışık düzeltmeler yerine tek seferde yüksek doğrulukla yüzbinlerce süpernova mesafesini ölçer.

Gelecek gözlemlerle bağlantısı
Vera C. Rubin Gözlemevi, LSST (Legacy Survey of Space and Time) adıyla on yıllık gökyüzü anketi yapacak; geniş açılı bir yansıma teleskopu ile her birkaç gece bir erişilebilir bölgeyi kaydedecek. CIGaRS sistemi, LSST’nin devasa fotometrik veri hacmini işlemek için özellikle uygun olacak ve evrenin genişleme parametrelerini netleştirmede kilit araç olacaktır.

Ana alıntılar

> “Evreni modellemenin güçlü bir yolu, onu bilgisayarda simüle etmektir,” diyor Raul Jimenez.
> “Bu, tüm parametreleri aynı anda değiştirerek hangi evrende yaşadığımızı tahmin etme imkanı verir… Böyle sistemlerin etkisi, mevcut evren modelleme yaklaşımlarında belki de en önemli eksik bileşen.”

Böylece yeni CIGaRS yapay zeka platformu, daha doğru kozmolojik ölçümler yolunu açıyor ve karanlık enerjinin doğasını anlamamıza yardımcı oluyor.