Data da publicação original: 11 de janeiro de 2022
Há pouco mais de um mês, cientistas do Sloan Digital Sky Survey (SDSS) divulgaram o conjunto de dados completo de 10.000 galáxias observadas pelo projeto Mapping Nearby Galaxies no Apache Point Observatory (MaNGA), tornando o MaNGA o maior levantamento de galáxias de seu tipo.
Figura 1: Uma imagem da galáxia Redemoinho (M51); uma galáxia próxima icônica, feita usando um mosaico de imagens de mil galáxias, dez por cento do total na amostra de MaNGA. O painel superior da inserção mostra uma imagem SDSS da galáxia MaNGA ID 1-37995; o painel inferior mostra o cubo de dados MaNGA para essa galáxia, exibindo apenas 9 dos mais de 30 mapas diferentes disponíveis nos dados MaNGA.
Créditos: Karen Masters and the SDSS collaboration
O MaNGA é um tipo especial de pesquisa de galáxias, que faz uso de uma tecnologia inovadora de agrupamento de fibras para fazer mapas espectrais detalhados de milhares de galáxias próximas. Espectros são gráficos que mostram a quantidade de luz emitida por uma galáxia em diferentes comprimentos de onda, assim como um arco-íris mostra a quantidade de luz solar em várias cores. A maioria das pesquisas anteriores de galáxias tirou imagens detalhadas em um punhado ou apenas uma cor, ou mediu apenas um único espectro para uma galáxia inteira, mas o MaNGA funciona de maneira diferente.
O MaNGA fez uso de uma técnica inovadora para agrupar conjuntos de cabos de fibra óptica em matrizes hexagonais compactas. Com esses pacotes, a equipe mediu espectros em dezenas a centenas de pontos separados em cada galáxia, resultando em um “cubo de dados” contendo informações espectroscópicas completas em cada ponto. Fazendo uso das famosas placas de plug SDSS, que permitem que vários desses feixes sejam alinhados com precisão sobre as galáxias alvo, o MaNGA conseguiu observar dezessete galáxias ao mesmo tempo. Pesquisas semelhantes só puderam observar uma galáxia de cada vez, tornando o MaNGA quase vinte vezes mais rápido do que os esforços anteriores – e seis anos de observação nesse modo criaram o maior tamanho de amostra desse tipo de todos os tempos.
Figura 2: O MaNGA mede espectros em vários pontos na mesma galáxia, usando uma tecnologia de feixe de fibra recém-criada. O lado esquerdo mostra o Telescópio Sloan Foundation e um close-up da ponta do feixe de fibras. O canto inferior direito ilustra como cada fibra observa uma seção diferente de cada galáxia. A imagem (do Telescópio Espacial Hubble) mostra uma das primeiras galáxias que o MaNGA mediu. O canto superior direito mostra dados coletados por duas fibras observando duas partes diferentes da galáxia, mostrando como o espectro das regiões centrais difere drasticamente das regiões externas.
Créditos: Dana Berry / SkyWorks Digital, Inc., David Law, SDSS Collaboration Hubble Space Telescope image credit: NASA, ESA, the Hubble Heritage (STScI/AURA)-ESA/Hubble Collaboration, and A. Evans (University of Virginia, Charlottesville/NRAO/Stony Brook University).
Kevin Bundy, da Universidade da Califórnia em Santa Cruz e PI do MaNGA, explica a motivação por trás da pesquisa do MaNGA: “Observar uma amostra tão grande com o MaNGA nos permite ver como as propriedades internas detalhadas das galáxias variam de maneira sistemática com outros fatores, como a massa da galáxia ou onde as galáxias vivem no Universo. Esses padrões são a chave para entender os processos físicos que moldam a evolução das galáxias.”
Os pesquisadores estudam cada cubo de dados para revelar a composição química detalhada das galáxias, encontrar as idades, a composição química e os movimentos das estrelas dentro dele e mapear o gás interestelar ionizado. O MaNGA criou mais de 30 mapas diferentes para cada galáxia. Esses mapas podem ser usados para muitas aplicações diferentes, por exemplo, para estimar quantas estrelas bebês estão sendo formadas em cada posição da galáxia ou para encontrar a influência do buraco negro supermassivo central. O MaNGA aumenta drasticamente o número de galáxias com essas informações detalhadas, e um projeto irmão, o MaNGA Stellar Library (MaStar), ajudou nisso.
Figura 3: Os espectros infravermelhos de sete estrelas medidos pelo APOGEE, um de cada um dos sete principais tipos espectrais. Os espectros são organizados em uma sequência de temperatura, com a estrela mais quente no topo. O eixo vertical mostra o brilho das estrelas; o eixo horizontal mostra o comprimento de onda da luz, com comprimentos de onda mais longos à direita. Os vales em cada espectro revelam a presença de vários átomos e moléculas na estrela.
Créditos: Renbin Yan and the SDSS collaboration
As galáxias são feitas de estrelas, portanto, entendê-las em detalhes requer uma biblioteca detalhada de espectros de estrelas. Juntamente com o lançamento completo do MaNGA, os cientistas do SDSS têm o prazer de anunciar a conclusão do MaStar, que utilizou o tempo não utilizado do instrumento MaNGA para observar mais de 24.000 estrelas, permitindo que os cientistas extraíssem informações com mais precisão dos dados do MaNGA. Renbin Yan, da Universidade Chinesa de Hong Kong, e líder do projeto MaStar, explicou: “MaStar é um tipo especial de biblioteca que inclui espectros para o maior número possível de tipos de estrelas. Usando esses dados, podemos descobrir quanto de cada tipo de estrela se soma para formar cada um dos muitos espectros de uma galáxia MaNGA e reconstruir a visão mais precisa de quando e onde as estrelas se formaram na história cósmica dessa galáxia.”
Por exemplo, os dados do MaNGA foram usados para fazer filmes mostrando como o local onde as estrelas bebês se formam se move através de braços espirais e outros recursos nas galáxias. Identificar quais espectros vieram de qual estrutura interna acaba sendo complicado para computadores, mas com a ajuda de cientistas cidadãos, a equipe do MaNGA conseguiu fazer isso, fornecendo nesta versão mapas mostrando onde estão as estruturas. E a cinemática das galáxias pode revelar interações de galáxias anteriormente desconhecidas.
Todos esses dados do MaNGA foram disponibilizados publicamente, para qualquer pessoa usar, e a equipe do SDSS também criou uma ferramenta especialmente projetada apelidada de “Marvin”, para ajudar no acesso aos dados. O Marvin permite que qualquer pessoa dê uma olhada rápida nos dados de cada galáxia em uma interface web fácil de usar e também está disponível como um poderoso conjunto de módulos python que permitem que qualquer pessoa familiarizada com codificação acesse e visualize esses dados complexos. Brian Cherinka, um dos principais desenvolvedores do Space Telescope Science Institute, explica: “O Marvin foi projetado especificamente para acessar os dados complexos do MaNGA e ajudar os pesquisadores a evitar algumas das armadilhas comuns na visualização e acesso de dados.”
Usando dados do MaNGA e uma versão inicial do Marvin, os cientistas já descobriram muitas coisas novas sobre as galáxias, tendo mais de 500 artigos já publicados usando os dados. Por exemplo, os membros da equipe MaNGA descobriram uma nova classe de galáxia, apelidada de gêiser vermelho, na qual os fluxos do buraco negro supermassivo, revelados em mapas MaNGA de gás ionizado, estão impedindo a formação de novas estrelas. E para surpresa dos cientistas isso acontece mesmo nas menores galáxias.
Tornar os dados do MaNGA publicamente disponíveis e acessíveis alimentará as análises científicas nos próximos anos e colocará todo o poder dos dados do MaNGA nas mãos de quem quiser usá-los. “É importante para nós que os dados não estejam apenas disponíveis, mas também acessíveis, para que qualquer pessoa interessada em galáxias possa usar os dados do MaNGA para sua pesquisa, educação ou apenas por diversão, possa explorar os cubos, espectros e mapas para aprender mais essas galáxias”, diz Anne-Marie Weijmans, da Universidade de St Andrews, que liderou a parte da equipe do SDSS responsável pelos lançamentos de dados: “Você não precisa ser um especialista em galáxias para trabalhar com dados MaNGA: temos muitos tutoriais em nosso site para começar.”
As inovações de instrumentação desenvolvidas para o MaNGA irão reverberar no futuro. A próxima geração de SDSS (SDSS-V) está expandindo os novos métodos de empacotamento de fibra desenvolvidos para o MaNGA para construir pacotes de fibra ainda maiores para seu programa Local Volume Mapper. Esta pesquisa também estudará gás e estrelas recém-formadas, mas em um ambiente muito mais próximo de casa – nossa própria Via Láctea e seus vizinhos menores próximos. Ao combinar esses dados com o que o MaNGA aprendeu com milhares de galáxias mais distantes, os astrônomos obterão uma compreensão muito mais profunda de como gás e estrelas coexistem e interagem ao longo da vida de uma galáxia.
Através do BPG-SDSS, apoiado pelo LIneA e o INCT do e-Universo, pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), dentro da colaboração AGNIFS – AGN Integral Field Spectroscopy, utilizaram os dados do MaNGA para estabelecer uma amostra com em torno de 300 galáxias ativas, ou galáxias com AGN (Active Galactic Nuclei), bem como uma amostra de controle de galáxias não ativas (com da ordem de 600 galáxias). O objetivo foi investigar a causa e/ou efeito da atividade nuclear na galáxia hospedeira através da comparação entre as propriedades das galáxias com AGNs e as galáxias de controle, devido tanto à alimentação do Buraco Negro Supermassivo como do seu “feedback” – efeito na galáxia da emissão de radiação, jatos de partículas e ventos do disco de acreção.
Através de 7 trabalhos liderados pelo grupo mais outros resultante de colaborações, foi verificada uma correlação entre presença de AGNs e estrelas jovens (Starburst) nas galáxias “early-type”, com uma correlação também com a luminosidade do AGN, sugerindo que o mesmo gás que dá origem a novas estrelas também alimenta o Buraco Negro central e dispara a atividade nuclear. Foi também encontrado um aumento na dispersão de velocidades e na largura do perfil da linha de emissão [OIII]5007 a 80% do seu fluxo (W80) nos AGNs em relação aos controles, mostrando que o AGN produz “feedback cinemático” no meio ambiente da galáxia. Investigação da abundância química do gás central mostra que os AGNs têm abundâncias químicas centrais menores do que a extrapolada a partir de regiões HII do disco da galáxia, sugerindo que o gás que dispara a atividade nuclear tenha origem externa, em particular galáxias anãs capturadas, ricas em gás e com abundância química mais baixa.
SOBRE A PESQUISA DO SLOAN DIGITAL SKY
O financiamento para o Sloan Digital Sky Survey IV foi fornecido pela Alfred P. Sloan Foundation, pelo Departamento de Energia dos EUA, Escritório de Ciências e pelas Instituições Participantes. O SDSS reconhece o apoio e os recursos do Center for High-Performance Computing da Universidade de Utah. O site do SDSS é www.sdss.org.
O SDSS é administrado pelo Astrophysical Research Consortium para as Instituições Participantes da Colaboração SDSS, incluindo o Brazilian Participation Group, a Carnegie Institution for Science, Carnegie Mellon University, Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian (CfA), o Chilean Participation Group, o French Participation Group, Instituto de Astrofísica de Canárias, The Johns Hopkins University, Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe (IPMU) / University of Tokyo, o Korean Participation Group , Lawrence Berkeley National Laboratory, Leibniz Institut für Astrophysik Potsdam (AIP), Max-Planck-Institut für Astronomie (MPIA Heidelberg), Max-Planck-Institut für Astrophysik (MPA Garching), Max-Planck-Institut für Extraterrestrische Physik (MPE) , Observatórios Astronômicos Nacionais da China, New Mexico State University, New York University, University of Notre Dame, Observatório Nacional / MCTI, The Ohio State University, Pennsylvania State University, Shanghai Astronomical Observatory, United Kingdom Participation Group, Universidad Nacional Autónoma de México, Universidade do Arizona, Universidade do Colorado Boulder, Universidade de Oxford, Universidade de Portsmouth, Universidade de Utah, Universidade de Virginia, Universidade de Washington, Universidade de Wisconsin, Universidade Vanderbilt e Universidade de Yale.
