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Étudier les amas globulaires au-delà de la Voie lactée

L'enquête Euclid vise à dénicher de nouveaux amas globulaires dans des galaxies lointaines.

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Table des matières

Les amas globulaires sont des groupes d'étoiles qu'on trouve dans presque toutes les galaxies. Ils sont importants pour comprendre comment les galaxies se forment et évoluent. Ces amas sont vieux et denses, ce qui les rend difficiles à étudier à moins qu'on ne regarde de très près chez nous, comme dans notre galaxie, la Voie lactée.

Qu'est-ce que les amas globulaires extragalactiques ?

Les amas globulaires extragalactiques (AGEs) sont des amas globulaires qui existent en dehors de notre galaxie, la Voie lactée. Ils peuvent nous en dire beaucoup sur l'histoire et la dynamique de leurs galaxies hôtes. Cependant, comme ces amas sont éloignés, il est difficile de les voir clairement. L'enquête Euclide vise à changer ça en utilisant une technologie avancée pour capturer des images haute résolution du ciel.

L'enquête Euclide

L'enquête Euclide va utiliser un télescope spatial pour collecter des données sur une vaste zone du ciel. Elle est conçue pour étudier les galaxies et la matière noire qui les entoure. L'un de ses objectifs est de trouver et d'analyser des amas globulaires qui ne font pas partie de notre galaxie. Les données collectées aideront les chercheurs à en savoir plus sur la relation entre ces amas et leurs galaxies hôtes, ainsi que sur l'univers en général.

Comment détecte-t-on les amas globulaires ?

La première étape pour trouver des amas globulaires est d'analyser les images prises par le télescope Euclide. Ces images seront capturées dans différentes couleurs et longueurs d'onde, ce qui permet une meilleure identification des amas. Les chercheurs utilisent des algorithmes informatiques pour trier les images et identifier les candidats potentiels d'amas globulaires.

L'importance de la Qualité des données

Pour une détection efficace des amas globulaires, la qualité des données est cruciale. Le télescope Euclide est équipé d'une technologie d'imagerie avancée qui lui permet de capturer des images claires, même à de grandes distances. Ces données de haute qualité aident à réduire les erreurs causées par la lumière qui se chevauche des étoiles et d'autres objets célestes.

Estimation du nombre d'amas globulaires

Dans l'univers, on pense qu'il existe des millions d'amas globulaires. Sur la base des observations et des modèles précédents, les chercheurs estiment qu'il y a environ 830 000 amas globulaires dans les galaxies situées à 100 millions d'années-lumière de la Terre. L'enquête Euclide se concentrera sur environ 350 000 de ces amas, qui sont assez brillants pour être détectés dans ses images.

Le rôle de l'Apprentissage automatique

Pour gérer la vaste quantité de données produites par l'enquête Euclide, des techniques d'apprentissage automatique sont employées. Ces algorithmes aident à identifier et à classer les amas globulaires en analysant leurs propriétés, comme la brillance et la couleur. En entraînant ces algorithmes sur des amas globulaires déjà connus, les chercheurs peuvent augmenter les chances d'identifier correctement de nouveaux amas.

Observation de l'amas galactique Fornax

L'un des premiers domaines que l'enquête Euclide va étudier est l'amas galactique Fornax, situé à environ 20 millions d'années-lumière. Cet amas contient de nombreuses galaxies, et les chercheurs s'attendent à y trouver de nombreux amas globulaires. En comparant de nouvelles images avec des données plus anciennes, les scientifiques peuvent valider leurs découvertes et mieux comprendre les caractéristiques de ces amas.

Défis de la détection des amas globulaires

Détecter des amas globulaires pose plusieurs défis. Par exemple, à mesure que les amas s'éloignent, ils apparaissent moins distincts, ressemblant davantage à des sources ponctuelles. Cela rend plus difficile de les distinguer des étoiles ou d'autres objets en arrière-plan. Les chercheurs doivent analyser attentivement les images pour séparer les amas des autres corps célestes.

L'effet de la luminosité de la galaxie hôte

Un autre facteur qui affecte la détection des amas globulaires est la luminosité de leur galaxie hôte. Si la galaxie est très lumineuse, cela peut rendre les amas globulaires moins brillants plus difficiles à voir. Des recherches ont montré que les amas peuvent être détectés plus facilement lorsque la luminosité de surface de la galaxie hôte est plus faible.

Utilisation des Données infrarouges

L'enquête Euclide va également rassembler des données infrarouges, ce qui peut améliorer la détection des amas globulaires. Les observations infrarouges peuvent révéler des détails sur la composition et l'âge des étoiles dans les amas. Ces informations supplémentaires peuvent aider les chercheurs à comprendre comment ces amas se sont formés et leur rôle dans l'évolution des galaxies.

Avenir de la recherche sur les amas globulaires

Les données obtenues grâce à l'enquête Euclide devraient considérablement faire avancer notre compréhension des amas globulaires. Les chercheurs pourront créer des catalogues détaillés des amas, y compris leurs distances, compositions et relations avec leurs galaxies hôtes. Ces informations éclaireront l'histoire et la structure des galaxies ainsi que la dynamique de l'univers.

Conclusion

L'enquête Euclide marque une nouvelle ère dans l'étude des amas globulaires en dehors de notre galaxie. Avec sa technologie avancée et ses capacités d'imagerie complètes, elle a le potentiel de révéler une richesse d'informations sur l'univers. Les éclairages tirés de cette enquête amélioreront notre compréhension de la façon dont les galaxies se forment et évoluent, contribuant ainsi à notre connaissance globale du cosmos.

Source originale

Titre: Euclid preparation. LVIII. Detecting globular clusters in the Euclid survey

Résumé: Extragalactic globular clusters (EGCs) are an abundant and powerful tracer of galaxy dynamics and formation, and their own formation and evolution is also a matter of extensive debate. The compact nature of globular clusters means that they are hard to spatially resolve and thus study outside the Local Group. In this work we have examined how well EGCs will be detectable in images from the Euclid telescope, using both simulated pre-launch images and the first early-release observations of the Fornax galaxy cluster. The Euclid Wide Survey will provide high-spatial resolution VIS imaging in the broad IE band as well as near-infrared photometry (YE, JE, and HE). We estimate that the galaxies within 100 Mpc in the footprint of the Euclid survey host around 830 000 EGCs of which about 350 000 are within the survey's detection limits. For about half of these EGCs, three infrared colours will be available as well. For any galaxy within 50Mpc the brighter half of its GC luminosity function will be detectable by the Euclid Wide Survey. The detectability of EGCs is mainly driven by the residual surface brightness of their host galaxy. We find that an automated machine-learning EGC-classification method based on real Euclid data of the Fornax galaxy cluster provides an efficient method to generate high purity and high completeness GC candidate catalogues. We confirm that EGCs are spatially resolved compared to pure point sources in VIS images of Fornax. Our analysis of both simulated and first on-sky data show that Euclid will increase the number of GCs accessible with high-resolution imaging substantially compared to previous surveys, and will permit the study of GCs in the outskirts of their hosts. Euclid is unique in enabling systematic studies of EGCs in a spatially unbiased and homogeneous manner and is primed to improve our understanding of many understudied aspects of GC astrophysics.

Auteurs: Euclid Collaboration, K. Voggel, A. Lançon, T. Saifollahi, S. S. Larsen, M. Cantiello, M. Rejkuba, J. -C. Cuillandre, P. Hudelot, A. A. Nucita, M. Urbano, E. Romelli, M. A. Raj, M. Schirmer, C. Tortora, Abdurro'uf, F. Annibali, M. Baes, P. Boldrini, R. Cabanac, D. Carollo, C. J. Conselice, P. -A. Duc, A. M. N. Ferguson, L. K. Hunt, J. H. Knapen, P. Lonare, F. R. Marleau, M. Poulain, R. Sánchez-Janssen, E. Sola, S. Andreon, N. Auricchio, M. Baldi, S. Bardelli, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, R. G. Carlberg, J. Carretero, S. Casas, M. Castellano, S. Cavuoti, A. Cimatti, G. Congedo, L. Conversi, Y. Copin, F. Courbin, H. M. Courtois, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, A. M. Di Giorgio, J. Dinis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, M. Farina, S. Farrens, S. Ferriol, S. Fotopoulou, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, W. Gillard, B. Gillis, C. Giocoli, P. Gómez-Alvarez, A. Grazian, F. Grupp, S. V. H. Haugan, H. Hoekstra, W. Holmes, I. Hook, F. Hormuth, A. Hornstrup, K. Jahnke, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, R. Kohley, B. Kubik, M. Kümmel, M. Kunz, H. Kurki-Suonio, R. Laureijs, S. Ligori, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, D. Maino, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovic, N. Martinet, F. Marulli, R. Massey, S. Maurogordato, E. Medinaceli, S. Mei, Y. Mellier, M. Meneghetti, E. Merlin, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, E. Munari, R. Nakajima, R. C. Nichol, S. -M. Niemi, J. W. Nightingale, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L. A. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, R. Rebolo, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. Saglia, D. Sapone, B. Sartoris, R. Scaramella, P. Schneider, T. Schrabback, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stanco, C. Surace, P. Tallada-Crespí, H. I. Teplitz, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, E. A. Valentijn, L. Valenziano, T. Vassallo, A. Veropalumbo, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, E. Zucca, A. Biviano, M. Bolzonella, E. Bozzo, C. Burigana, M. Calabrese, C. Colodro-Conde, G. De Lucia, D. Di Ferdinando, J. A. Escartin Vigo, R. Farinelli, K. George, J. Gracia-Carpio, P. Liebing, M. Martinelli, N. Mauri, C. Neissner, Z. Sakr, V. Scottez, M. Tenti, M. Viel, M. Wiesmann, Y. Akrami, V. Allevato, S. Anselmi, C. Baccigalupi, M. Ballardini, M. Bethermin, A. Blanchard, L. Blot, S. Borgani, A. S. Borlaff, S. Bruton, A. Calabro, G. Canas-Herrera, A. Cappi, C. S. Carvalho, G. Castignani, T. Castro, K. C. Chambers, S. Contarini, A. R. Cooray, B. De Caro, G. Desprez, A. Díaz-Sánchez, S. Di Domizio, H. Dole, S. Escoffier, I. Ferrero, F. Finelli, F. Fornari, L. Gabarra, K. Ganga, J. García-Bellido, V. Gautard, E. Gaztanaga, F. Giacomini, G. Gozaliasl, A. Hall, H. Hildebrandt, J. Hjorth, O. Ilbert, J. J. E. Kajava, V. Kansal, D. Karagiannis, C. C. Kirkpatrick, L. Legrand, G. Libet, A. Loureiro, J. Macias-Perez, G. Maggio, M. Magliocchetti, F. Mannucci, R. Maoli, C. J. A. P. Martins, S. Matthew, L. Maurin, R. B. Metcalf, P. Monaco, C. Moretti, G. Morgante, Nicholas A. Walton, L. Patrizii, A. Pezzotta, M. Pöntinen, V. Popa, C. Porciani, D. Potter, P. Reimberg, I. Risso, P. -F. Rocci, M. Sahlén, A. Schneider, E. Sefusatti, M. Sereno, P. Simon, A. Spurio Mancini, J. Steinwagner, G. Testera, R. Teyssier, S. Toft, S. Tosi, A. Troja, M. Tucci, J. Valiviita, D. Vergani, G. Verza, I. A. Zinchenko, G. A. Mamon, D. Scott

Dernière mise à jour: 2024-12-19 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2405.14015

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.14015

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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