Une équipe d’astrophysiciens a récemment publié une nouvelle carte de l’emplacement de la matière noire dans l’univers local. Sur celle-ci, on peut distinguer des « ponts » de matière noire reliant les galaxies entre elles, rapportait SciTechDaily le 25 mai.
La matière noire, bien qu’encore insaisissable, composerait 80 % de l’univers observable. Elle constitue notamment la toile cosmique – la structure qui décrit la répartition de la matière dans l’univers. De part son influence gravitationnelle, la matière noire impacterait fortement le mouvement des galaxies et des étoiles.
Pour connaître son emplacement, les chercheurs ont donc utilisé une IA basée sur un système d’apprentissage automatique, à laquelle ils ont fourni un grand ensemble de simulations de galaxies appelé Illustris-TNG. Puis, en sélectionnant des galaxies comparables à celles de la Voie lactée, l’intelligence artificielle a pu prédire l’emplacement de la matière noire dans la zone cosmique étudiée.
« Avoir une carte locale de la toile cosmique ouvre un nouveau chapitre dans l’étude cosmologique », a déclaré Donghui Jeong, professeur agrégé d’astronomie et d’astrophysique à Penn State. « Nous pouvons étudier la relation entre la distribution de la matière noire et des données d’autres émissions, ce qui nous aidera à comprendre la nature de la matière noire. Et nous pouvons étudier directement ces structures filamenteuses, ces ponts cachés entre les galaxies. »
Par exemple, les galaxies de la Voie lactée et d’Andromède sont supposées se déplacer lentement l’une vers l’autre. Mais on ne sait pas avec certitude si elles entreront en collision d’ici à plusieurs milliards d’années. En analysant les filaments de matière noire entre les deux galaxies, il serait possible de prédire la dynamique entre elles, et donc leurs futurs interactions.
Afin de gagner en précision, les chercheurs devrons néanmoins augmenter le nombre et le type de galaxies étudiées par l’IA. Le télescope spatial James Webb, qui doit être mis en orbite à la fin de l’année, devrait aussi permettre d’obtenir un grand nombre de nouvelles données.
Source : SciTechDaily
