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Novo mapa do céu noturno revela 4,4 milhões de galáxias e outros objetos espaciais

A grande maioria desses objetos são galáxias contendo buracos negros massivos ou novas estrelas em rápido crescimento. Outras descobertas incluem a colisão de grupos de galáxias distantes e estrelas brilhantes, que variam em brilho, dentro da Via Láctea, de acordo com um comunicado da Universidade de Durham, na Inglaterra.

As observações foram feitas analisando uma enorme quantidade de dados do sensível telescópio Low Frequency Array, conhecido como LOFAR, que usa baixas frequências de rádio para observar e classificar cerca de um quarto do céu do hemisfério norte em detalhes. É operado pelo ASTRON, o Instituto Holandês de Radioastronomia.

Este conjunto de dados é o segundo levantamento do céu LOFAR a ser anunciado e cobre uma área 13 vezes primeira ediçãoque gravou sinais de rádio de quase 300.000 galáxias e outros objetos espaciais.

A radioastronomia é outra maneira de revelar os segredos do universo, especialmente coisas que não podem ser vistas com ondas de luz visíveis, como buracos negros.

“Toda vez que criamos um mapa, nossas telas são preenchidas com novas descobertas e coisas que os olhos humanos nunca viram antes. Explorar os fenômenos desconhecidos que brilham no mundo do rádio ativo é uma experiência incrível e nossa equipe está entusiasmada por poder tornar esses mapas públicos”, disse o astrônomo Timothy Shimwell. , cientista participante do ASTRON e Universidade de Leiden, em um comunicado.

Esta versão de dados Apenas 27% de toda a pesquisa, disse Schmuel.

“Esperamos que isso leve a muitos avanços científicos no futuro, incluindo o estudo de como as maiores estruturas do universo crescem, como os buracos negros se formam e evoluem, a física que governa a formação de estrelas em galáxias distantes e até os detalhes das mais emocionantes estágios na vida das estrelas em nossa galáxia”.

Para mapear objetos espaciais, os cientistas usaram algoritmos em computadores de alto desempenho em toda a Europa para processar 3.500 horas de observações. Essa façanha de processamento de dados exigia o poder de computação de quase 20.000 laptops.

Ashley Strickland da CNN contribuiu para esta história.

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Opal Turner

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