天文学者は、暗黒物質とダークエネルギーの起源を理解するために、高度なシミュレーション群、銀河団形成の高度な機械学習モデル、銀河間のエキゾチックな関係を利用し始めている。

スニヤエフ・ゼルドビッチ効果という言葉を聞いたことがないと思うが、それは全く問題ない。スニヤエフ・ゼルドビッチ効果とは、銀河や銀河団、星団などの地図を作るための、比較的無名の宇宙論的トリックだ。この効果は、そのメカニズムを最初に解明した二人のロシア人科学者の名前にちなんで名づけられた。この効果は、宇宙が38万年前の時代に作られた宇宙マイクロ波背景放射に浸っているために起こる。宇宙マイクロ波背景放射の温度は絶対零度より3度ほど高く、比較的低温の放射であるため、マイクロ波領域と呼ばれる。

この古代の光が宇宙を通過し、私たちの望遠鏡に届くまでに、時折、銀河の集団や星団を通過することがある。これらの銀河団や銀河群の内部には、非常に高温のガスが漂っている。そのガスが、宇宙マイクロ波背景放射の光子にぶつかって、より高いエネルギーを持つようになることがあるのだ。宇宙マイクロ波背景放射の地図を作ると、銀河団や星団が背景の上に少し熱い小さな斑点として見える。この技術によって、他の方法では直接観測できないような、非常に遠くの星団や集団の地図も作ることができるのだ。

天文学者や宇宙学者は、これらの調査によって宇宙の物質分布を理解し、暗黒物質やダークエネルギーの正体を解明したいと考えている。しかし、星団や銀河は非常に複雑な場所なので、暗黒物質や暗黒エネルギーを解明するためには、星団や銀河の中のガスが高温になる物理をすべて理解する必要がある。超巨大ブラックホールに物質が落ちると、飲み込まれる前に、高エネルギー粒子や放射線の形で銀河団や銀河環境に放出されるのだ。

宇宙論者は長い間、これらの効果について非常に詳細なシミュレーションを行い、何が起こっているのかを理解してきた。しかし、本当に信頼できる宇宙モデルを構築するためには、あらゆる可能性を探るために、さまざまな種類のパラメータを使った多くのシミュレーションが必要だ。そして、それらの異なる可能性をすべて私たちの観測結果と結びつけて、暗黒物質や暗黒エネルギーの特性を明らかにする必要があるのだ。

この最後のステップを達成するために、研究者チームはCAMELSシミュレーション群と高度な機械学習アルゴリズムを用いて、暗黒物質と暗黒エネルギーの性質を、スニヤエフ・ゼルドビッチ効果によって宇宙で実際に観測されるものと結びつけている。現在、アタカマ宇宙望遠鏡のダークエネルギーサーベイ望遠鏡を使って、実際の観測と結びつけ始めているところだ。今後、このような研究が進むことで、宇宙の暗黒の謎の本質に迫る重要な窓となることが期待されている。

この記事は、PAUL M. SUTTER氏によって執筆され、Universe Todayに掲載されたものを、クリエイティブ・コモンズ・ライセンス（表示4.0 国際）に則り、翻訳・転載したものです。元記事はこちらからお読み頂けます。