Una nueva técnica para estimar la masa de las galaxias promete resultados más fiables, especialmente cuando se aplica a grandes conjuntos de datos generados por encuestas actuales y futuras, según un equipo de investigación dirigido por Ekta Patel en la Universidad de Arizona. Publicado en el Diario astrofísico , El estudio es el primero en combinar los movimientos tridimensionales completos observados de varias de las galaxias satélites de la Vía Láctea con extensas simulaciones por computadora para obtener una estimación de alta precisión de la masa de nuestra galaxia.

La determinación de la masa de las galaxias juega un papel crucial en desentrañar los misterios fundamentales sobre la arquitectura del universo. Según los modelos cosmológicos actuales, la materia visible de una galaxia, como estrellas, gas y polvo, representa apenas el 15 por ciento de su masa. Se cree que el 85 por ciento restante reside en materia oscura, un componente misterioso que nunca se ha observado y cuyas propiedades físicas siguen siendo en gran parte desconocidas. La gran mayoría de la masa de una galaxia (principalmente materia oscura) se encuentra en su halo, un vasto, región circundante que contiene pocos, Si alguna, estrellas y cuya forma es en gran parte desconocida.

En un modelo cosmológico ampliamente aceptado, Los filamentos de materia oscura abarcan todo el universo, dibujar materia luminosa ("regular") con ellos. Donde se cruzan el gas y el polvo se acumulan y se fusionan en galaxias. Durante miles de millones de años las pequeñas galaxias se fusionan para formar otras más grandes, y a medida que crecen en tamaño y su atracción gravitacional llega más y más lejos en el espacio, atraen un zoológico de otras galaxias pequeñas, que luego se convierten en galaxias satélite. Sus órbitas están determinadas por su galaxia anfitriona, al igual que la atracción gravitacional del sol dirige el movimiento de planetas y cuerpos en el sistema solar.

"Ahora sabemos que el universo se está expandiendo, "dice Patel, estudiante de cuarto año en el Departamento de Astronomía y Observatorio Steward de la UA. "Pero cuando dos galaxias se acercan lo suficiente, su atracción mutua es mayor que la influencia del universo en expansión, por lo que comienzan a orbitarse alrededor de un centro común, como nuestra Vía Láctea y nuestro vecino más cercano, la Galaxia de Andrómeda ".

Aunque Andrómeda se acerca a la Vía Láctea a 110 kilómetros por segundo, los dos no se fusionarán hasta dentro de 4.500 millones de años. Según Patel, rastrear el movimiento de Andrómeda es "equivalente a ver crecer un cabello humano a la distancia de la luna".

Debido a que es imposible "pesar" una galaxia con solo mirarla, y mucho menos cuando el observador está dentro de ella, como es el caso de nuestra Vía Láctea, los investigadores deducen la masa de una galaxia al estudiar los movimientos de los objetos celestes mientras bailan alrededor de la galaxia anfitriona, dirigido por su atracción gravitacional. Tales objetos, también llamados trazadores, porque trazan la masa de su galaxia anfitriona, pueden ser galaxias satélites o corrientes de estrellas creadas a partir de la dispersión de galaxias anteriores que se acercaron demasiado para permanecer intactas.

A diferencia de los métodos anteriores comúnmente utilizados para estimar la masa de una galaxia, como medir las velocidades y posiciones de sus trazadores, el enfoque desarrollado por Patel y sus coautores utiliza su momento angular, que produce resultados más fiables porque no cambia con el tiempo. El momento angular de un cuerpo en el espacio depende tanto de su distancia como de su velocidad. Dado que las galaxias satélite tienden a moverse alrededor de la Vía Láctea en órbitas elípticas, sus velocidades aumentan a medida que se acercan a nuestra galaxia y disminuyen a medida que se alejan. Debido a que el momento angular es el producto de la posición y la velocidad, no hay cambio neto independientemente de si el rastreador está en su posición más cercana o más lejana en su órbita.

"Piense en un patinador artístico haciendo una pirueta, "Dice Patel." Mientras se tira en sus brazos, ella gira más rápido. En otras palabras, su velocidad cambia, pero su momento angular permanece igual durante toda la duración de su acto ".

El estudio, que Patel presenta el jueves, 7 de junio en la 232a reunión de la Sociedad Astronómica Estadounidense en Denver, es el primero en observar los movimientos tridimensionales completos de nueve de las 50 galaxias satélite conocidas de la Vía Láctea a la vez y comparar sus medidas de momento angular con un universo simulado que contiene un total de 20, 000 galaxias anfitrionas que se asemejan a nuestra propia galaxia. Juntas, esas galaxias simuladas albergan alrededor de 90, 000 galaxias satélite.

El equipo de Patel determinó la masa de la Vía Láctea en 0,96 billones de masas solares. Estimaciones anteriores habían colocado la masa de nuestra galaxia entre 700 mil millones y 2 billones de masas solares. Los resultados también refuerzan las estimaciones que sugieren que la Galaxia de Andrómeda (M31) es más masiva que nuestra Vía Láctea.

Los autores esperan aplicar su método a los datos cada vez mayores a medida que estén disponibles mediante estudios galácticos actuales y futuros, como el observatorio espacial Gaia y el LSST. el Gran Telescopio de Encuesta Sinóptica. Según la coautora Gurtina Besla, profesor asistente de astronomía en la UA, Las restricciones sobre la masa de la Vía Láctea mejorarán a medida que se obtengan nuevas observaciones que cronometran la velocidad de más galaxias satélites. y como las simulaciones de próxima generación proporcionarán una resolución más alta, permitiendo a los científicos obtener mejores estadísticas para los trazadores de masa más pequeños, las llamadas galaxias ultra débiles.

“Nuestro método nos permite aprovechar las mediciones de la velocidad de múltiples galaxias satélites simultáneamente para obtener una respuesta a lo que la teoría de la materia oscura fría predeciría para la masa del halo de la Vía Láctea de una manera robusta, ", Dice Besla." Es perfectamente adecuado para aprovechar el rápido crecimiento actual tanto en los conjuntos de datos de observación como en las capacidades numéricas ".