MADRID, 1 Jun. (EUROPA PRESS) -
Las fusiones de galaxias muestran un efecto positivo en el desencadenamiento de actividad en los núcleos galácticos activos (AGN), según un registro compilado por astrónomos que multiplica por diez las imágenes usadas en estudios previos mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje automático.
Una de las preguntas más importantes en astronomía es cómo evolucionan las galaxias desde las nubes de gas y polvo hasta las hermosas estructuras espirales observadas en nuestro vecindario galáctico. Los denominados núcleos galácticos activos (AGN) comprenden interesantes objetos de investigación para responder parte de la pregunta, porque parece haber coevolución entre AGN y galaxias. Los AGN albergan agujeros negros supermasivos que emiten enormes cantidades de energía después de acumular gas de su entorno. Algunos tienen campos magnéticos o gravitacionales lo suficientemente grandes como para escupir chorros de sus polos que se extienden miles de años luz.
La coevolución es una calle de doble sentido. Por un lado, la etapa de evolución de una galaxia afecta la actividad de AGN. Los AGN parecen prosperar en una determinada etapa de la evolución de una galaxia, porque vemos que la actividad de AGN alcanza su punto máximo en galaxias a una distancia particular, y por lo tanto en un momento particular en el pasado. Por otro lado, la actividad de AGN afecta la formación de estrellas de una galaxia. Esto podría ir en cualquier dirección. El chorro de un AGN empuja el gas a medida que se propaga a través de la galaxia, lo que obliga al gas a chocar con otro gas y, por lo tanto, crea grupos, semillas para las estrellas bebés. Pero los AGN también emiten energía, calentando el gas y evitando que se enfríe y se condense en grupos.
Los astrónomos del SRON Netherlands Institute for Space Research y la Universidad de Groningen (RuG) ahora han utilizado una muestra con un número récord de galaxias para estudiar uno de los factores que se cree que tienen un efecto positivo en AGNs encendidos: las fusiones entre galaxias. Y de hecho, los investigadores encontraron una correlación. Contaban aproximadamente 1,4 veces más AGN en fusiones que en no fusiones. Y al revés, los investigadores encontraron aproximadamente 1.3 veces más fusiones en muestras de galaxias con un AGN en comparación con muestras de galaxias sin un AGN.
El equipo de investigación utilizó un algoritmo de aprendizaje automático para reconocer las fusiones. Proporcionó una muestra que es aproximadamente un orden de magnitud mayor que los de estudios anteriores, lo que hace que la correlación sea mucho más confiable. "Hemos construido una red para entrenar el sistema para reconocer las fusiones en muchas imágenes", dice en un comunicado el primer autor Fangyou Gao. "Esto nos permite utilizar una gran muestra de dos telescopios con decenas de miles de galaxias. Los AGN son relativamente fáciles de reconocer en función de su espectro. Pero las fusiones deben clasificarse a partir de imágenes, que generalmente es un trabajo humano. Con el aprendizaje automático, ahora podemos hacer que las computadoras hagan esto por nosotros ".