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Lunes, 28 febrero 2011
Astronomía

Detectar galaxias "fantasma"

[Img #1396]Se piensa que muchas de las grandes galaxias, como la Vía Láctea, tienen numerosas galaxias satélite que son demasiado poco brillantes como para resultar visibles desde la Tierra. Esas pequeñas galaxias están dominadas por la materia oscura, que los astrónomos estiman que conforma el 85 por ciento de toda la materia en el universo, pero que hasta ahora sigue sin ser identificada.

La astrónoma Sukanya Chakrabarti, de la Universidad de California en Berkeley, ha desarrollado una manera de encontrar galaxias satélite hasta ahora indetectables, mediante el análisis de las "arrugas" en la distribución del gas hidrógeno en las galaxias espirales.

Chakrabarti utilizó su método matemático para deducir que una galaxia enana se encuentra en el lado opuesto de la Vía Láctea con respecto a la Tierra, y explicar que ha sido invisible hasta la fecha porque está oscurecida por el gas y el polvo presentes en el disco de la galaxia.

Chakrabarti espera que este método pueda servir como una forma de investigar la distribución de masa y de materia oscura en las galaxias, de la misma manera en que hoy en día las lentes gravitacionales se han convertido en una forma habitual de investigar galaxias distantes.

Desde su citada deducción de la existencia de una galaxia satélite de la Vía Láctea, Chakrabarti ha ganado confianza en su método, ya que después lo ha probado con éxito en dos tenues galaxias satélite ya conocidas.

Esta nueva técnica tiene amplias aplicaciones para muchos campos de la física y la astronomía, incluyendo la detección indirecta de la materia oscura, la detección de galaxias enanas muy ricas en materia oscura, y el estudio de la dinámica planetaria y la evolución de las galaxias derivada de colisiones y fusiones de galaxias satélite.

El método también puede ayudar a poner a prueba una alternativa a la teoría de la materia oscura. Esa teoría rival propone una modificación a la ley de la gravedad para explicar la masa faltante en las galaxias.

Más información en:

UC Berkeley


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