Vybuchy bílých trpaslíků-kannibalů byly nerovnoměrné, což po letech zkreslilo představu o temné energii

Novinka vlastními slovy

Vědci z Barcelonské univerzity (UB) představili nový AI systém CIGaRS („Combined Inference and Galaxy‑Related Standardisation“), který zvyšuje přesnost měření vzdáleností k supernovám typu Ia a tím zlepšuje odhad rychlosti rozpínání vesmíru. Výsledky práce byly publikovány v časopise *Nature Astronomy*.

Co dělá CIGaRS?
- Spojuje data o supernovách a jejich mateřských galaxiích do jednotného seberegulovaného modelu.
- Pracuje s proudy pozorování přicházejících z observatoře Vera C. Rubin (LSST).
- Místo tradičních spektroskopických měření používá fotometrické snímky a neuronové sítě pro analýzu.

Tímto systém přesněji určuje:

1. Věk hvězd, které se rozsvítí jako supernovy Ia.
2. Metalicitu (koncentraci těžkých prvků) těchto hvězd.
3. Vzdálenost k objektům, což přímo ovlivňuje měření rozpínání vesmíru.

Proč je to důležité?
- Supernovy Ia se považují za „standardní svíčky“ díky téměř stejné kritické hmotnosti bílého trpaslíka, při které dochází k jadernému výbuchu. To umožňuje používat jejich jasnost jako měřítko vzdálenosti.
- V roce 1998 pozorování supernov vedla k objevu zrychleného rozpínání vesmíru a vzniku pojmu „temná energie“, která tvoří ~68 % jeho energetického rozpočtu.
- Nicméně v posledních letech se ukázalo, že jasnost supernov mírně závisí na prostředí galaxie: výbuchy ve velkých/starých galaxiích se liší od těch, které probíhají v mladých.

CIGaRS řeší tento problém tím, že modeluje všechny klíčové faktory současně (vlastnosti mateřských galaxií, vliv mezihvězdného prachu, frekvenci výbuchů atd.) místo sekvenčních korekcí. To zvyšuje přesnost měření vzdáleností k desítkám tisíc supernov během jednoho průchodu.

Jak to souvisí s budoucími pozorováními?
Observatoř Vera C. Rubin bude provádět Legacy Survey of Space and Time (LSST) – desetiletý přehled oblohy, který zachycuje dostupnou oblast každých několik nocí širokoúhlým reflektorovým dalekohledem. Systém CIGaRS bude zvláště užitečný pro zpracování obrovského objemu fotometrických dat LSST a bude klíčovým nástrojem při upřesňování parametrů rozpínání vesmíru.

Klíčové citace

> „Mocný způsob modelování vesmíru je jeho simulace v počítači“, říká Raul Jiménez.
> „To dává možnost současně upravovat všechny parametry, aby se předpovědělo, ve kterém vesmíru žijeme… Dopad takových systématik na náš závěr – pravděpodobně nejdůležitější chybějící složka v současných přístupech k modelování vesmíru.“

Tímto způsobem nová AI platforma CIGaRS otevírá cestu ke přesnějším kosmologickým měřením a pomáhá lépe pochopit povahu temné energie.