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Cosmology with future large-scale surveys

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Nuovi modelli cosmologici potrebbero aiutarci a capire il funzionamento interno dell’universo conosciuto

Man mano che spingiamo più in là i confini dell’esplorazione spaziale, scansioni sempre più dettagliate di galassie lontane genereranno enormi quantità di dati. Saranno necessari nuovi modelli statistici per dare un senso a tutto e il progetto COSMOFLAGS li ha creati.

Uno degli obiettivi principali della ricerca in astrofisica, ora e nei prossimi decenni, è osservare e descrivere con precisione la distribuzione delle galassie e l’evoluzione dello spazio. Esperimenti più ampi saranno in grado di scansionare e analizzare vaste estensioni dello spazio, generando enormi quantità di dati che potrebbero aiutarci a capire il funzionamento più profondo dell’universo. Per analizzare tutte queste informazioni e capire l’evoluzione delle strutture universali, i ricercatori hanno bisogno di strumenti statistici aggiornati e modelli teorici, ed è questo di cui si sta occupando il progetto COSMOFLAGS finanziato da Orizzonte 2020. Per il prossimo futuro, la maggior parte degli investimenti in cosmologia dell’UE sono indirizzati a due grandi esperimenti: Euclid, un satellite avanzato finanziato dall’Agenzia spaziale europea e dalla NASA; la Square Kilometre Array, una rete di radiotelescopi coordinata a livello globale, il più grande sforzo finora compiuto. Questi strumenti osserveranno volumi di spazio decine o addirittura centinaia di volte più grandi di quelli precedentemente monitorati. Cercheranno raggruppamenti di galassie che i ricercatori potranno quindi analizzare e descrivere. I dati di questi esperimenti ci permetteranno di migliorare la nostra comprensione della gravità e ci permetteranno anche di osservare la complessa fisica che ha avuto luogo nei primi momenti successivi alla nascita dell’universo. Il progetto COSMOFLAGS ha sviluppato la modellizzazione appropriata, precisa, matematica e fisica necessaria per analizzare questi dati e ha esaminato i modi per combinare la potenza di entrambi gli esperimenti. Combinando gli esperimenti, il progetto ha aperto molte più opportunità di ricerca per gli scienziati. Gli strumenti saranno utili non solo per i ricercatori europei, ma anche per gli scienziati di tutto il mondo. «Abbiamo dimostrato che alcuni studi, tra cui ad esempio il modo in cui funziona la gravità e la natura dei buchi neri, possono essere eseguiti solo combinando diversi esperimenti», afferma il dott. Alvise Raccanelli, cosmologo del CERN e ricercatore principale del progetto COSMOFLAGS. Tuttavia, vi sono ancora più informazioni racchiuse in schemi statistici di ordine superiore, come tre o più funzioni di correlazione dei punti. Ciò aumenta la probabilità di trovare tripletti coordinati, triangoli che costituiscono «forme» cosmologiche più grandi. «È emerso che queste informazioni importanti, bloccate nella funzione dei tre punti, sono estremamente preziose, rivelando qualcosa sulla fisica fondamentale cruciale per la nascita dell’Universo, così come sulla natura fondamentale della gravità», spiega la prof.ssa Licia Verde dell’Universidad de Barcelona in Spagna, la coordinatrice del progetto COSMOFLAGS. «Tuttavia, si tratta di informazioni molto complesse da modellare e misurare: da qui lo sforzo di questo progetto». Dal lato puramente scientifico, il team non solo ha ottenuto i risultati attesi, ma li ha anche elaborati e ha aperto nuovi interessanti percorsi di ricerca. «In particolare abbiamo unito diverse competenze nel gruppo per iniziare a indagare sulle sinergie tra i rilevamenti nelle galassie e i rilevatori di onde gravitazionali», afferma il dott. Raccanelli. Il dott. Raccanelli è grato al Consiglio europeo della ricerca per aver creduto nella sua ricerca e averlo finanziato per questi due anni, all’Università di Barcellona e in particolare alla Prof.ssa Licia Verde per aver ospitato il gruppo di borsisti e aver contribuito alla sua ricerca. «Credo che uno sforzo europeo comune per la ricerca sia fondamentale per essere competitivi in tutto il mondo», aggiunge.

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