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    Les physiciens du Dark Energy Survey ouvrent une nouvelle fenêtre sur l'énergie noire

    Une carte du ciel montrant la densité des amas de galaxies, galaxies et de la matière dans l'univers sur la partie du ciel observée par le Dark Energy Survey. Le panneau de gauche montre la densité des galaxies dans cette partie du ciel, tandis que le panneau du milieu montre la densité de matière et le droit montre la densité des amas de galaxies. Les zones rouges sont plus denses, et les zones bleues sont moins denses, que la moyenne. Crédit :Chun-Hao To/Université de Stanford, Laboratoire national des accélérateurs SLAC

    L'univers s'étend à un rythme toujours plus rapide, et bien que personne ne sache pourquoi, les chercheurs du Dark Energy Survey (DES) avaient au moins une stratégie pour le comprendre :ils combineraient des mesures de la distribution de la matière, galaxies et amas de galaxies pour mieux comprendre ce qui se passe.

    Atteindre cet objectif s'est avéré assez délicat, mais maintenant une équipe dirigée par des chercheurs du SLAC National Accelerator Laboratory du ministère de l'Énergie, L'Université de Stanford et l'Université de l'Arizona ont trouvé une solution. leur analyse, publié le 6 avril dans Lettres d'examen physique , fournit des estimations plus précises de la densité moyenne de la matière ainsi que de sa propension à se regrouper - deux paramètres clés qui aident les physiciens à sonder la nature de la matière noire et de l'énergie noire, les substances mystérieuses qui composent la grande majorité de l'univers.

    "C'est l'une des meilleures contraintes de l'un des meilleurs ensembles de données à ce jour, " dit Chun-Hao To, un auteur principal du nouvel article et un étudiant diplômé du SLAC et de Stanford travaillant avec la directrice de l'Institut Kavli pour l'astrophysique des particules et la cosmologie, Risa Wechsler.

    Un objectif précoce

    Lorsque DES a entrepris en 2013 de cartographier un huitième du ciel, l'objectif était de rassembler quatre types de données :les distances à certains types de supernovae, ou des étoiles qui explosent ; la répartition de la matière dans l'univers; la distribution des galaxies; et la distribution des amas de galaxies. Chacun raconte aux chercheurs quelque chose sur la façon dont l'univers a évolué au fil du temps.

    Idéalement, les scientifiques rassembleraient les quatre sources de données pour améliorer leurs estimations, mais il y a un hic :les distributions de la matière, galactique, et les amas de galaxies sont tous étroitement liés. Si les chercheurs ne tiennent pas compte de ces relations, ils finiront par "compter deux fois, " accorder trop de poids à certaines données et pas assez à d'autres, À dit.

    Pour éviter de mal gérer toutes ces informations, L'astrophysicienne de l'Université d'Arizona Elisabeth Krause et ses collègues ont développé un nouveau modèle qui pourrait correctement rendre compte des connexions dans les distributions des trois quantités :matière, galactique, et amas de galaxies. Ce faisant, ils ont pu produire la toute première analyse pour combiner correctement tous ces ensembles de données disparates afin d'en savoir plus sur la matière noire et l'énergie noire.

    Améliorer les estimations

    L'ajout de ce modèle dans l'analyse DES a deux effets, À dit. D'abord, mesures des distributions de matière, les galaxies et les amas de galaxies ont tendance à introduire différents types d'erreurs. La combinaison des trois mesures facilite l'identification de telles erreurs, rendre l'analyse plus robuste. Seconde, les trois mesures diffèrent par leur sensibilité à la densité moyenne de la matière et à son agglutination. Par conséquent, la combinaison des trois peut améliorer la précision avec laquelle le DES peut mesurer la matière noire et l'énergie noire.

    Dans le nouveau journal, À, Krause et ses collègues ont appliqué leurs nouvelles méthodes à la première année de données DES et ont affiné la précision des estimations précédentes de la densité et de l'agrégation de la matière.

    Maintenant que l'équipe peut incorporer la matière, galaxies et amas de galaxies simultanément dans leur analyse, l'ajout de données de supernova sera relativement simple, puisque ce type de données n'est pas aussi étroitement lié aux trois autres, À dit.

    "La prochaine étape immédiate, " il dit, "est d'appliquer la machine aux données DES Année 3, qui a une couverture du ciel trois fois plus grande. » Ce n'est pas aussi simple qu'il y paraît :bien que l'idée de base soit la même, les nouvelles données nécessiteront des efforts supplémentaires pour améliorer le modèle afin de suivre la meilleure qualité des données les plus récentes, À dit.

    "Cette analyse est vraiment passionnante, " a déclaré Wechsler. " Je m'attends à ce qu'il établisse une nouvelle norme dans la façon dont nous sommes en mesure d'analyser les données et d'en apprendre davantage sur l'énergie noire à partir de grandes enquêtes, non seulement pour DES, mais aussi dans l'attente des données incroyables que nous obtiendrons du Legacy Survey of Space and Time de l'observatoire Vera Rubin dans quelques années. »


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