Spazio, al via il programma “3D-Dash”: Hubble a caccia delle galassie più rare

71

La piu’ grande immagine nel vicino infrarosso mai scattata dal telescopio spaziale Hubble della Nasa e’ stata rilasciata da un team di ricercatori guidati dall’ università di Toronto. Consentirà agli astronomi di mappare le regioni di formazione stellare dell’universo e scoprire come hanno avuto origine le prime e piu’ lontane galassie. Denominato 3D-Dash, questo sondaggio ad alta risoluzione consentira’ ai ricercatori di trovare oggetti rari e bersagli per osservazioni di follow-up con il James Webb Space Telescope (Jwst). Una prestampa dell’articolo, che sarà pubblicato su The Astrophysical Journal, e’ disponibile su arXiv. “Dal suo lancio piu’ di 30 anni fa, il telescopio spaziale Hubble ha guidato una rinascita nello studio di come le galassie sono cambiate negli ultimi 10 miliardi di anni dell’universo – ha affermato Lamiya Mowla, della Facolta’ di Arti e Science’s Dunlap Institute for Astronomy & Astrophysics presso l’Universita’ di Toronto e autrice principale dello studio – il programma 3D-Dash estende l’eredita’ di Hubble nell’imaging ad ampia area in modo che possiamo iniziare a svelare i misteri delle galassie oltre la nostra”.

Per la prima volta, 3D-Dash ha fornito ai ricercatori un’indagine completa nel vicino infrarosso dell’intero campo Cosmos, uno dei campi di dati piu’ ricchi per gli studi extragalattici oltre la Via Lattea. Poiche’ la lunghezza d’onda piu’ lunga e piu’ rossa osservata con Hubble, appena oltre cio’ che e’ visibile all’occhio umano, il vicino infrarosso significa che gli astronomi sono in grado di vedere meglio le prime galassie che sono le piu’ lontane. “3D-Dash aggiunge un nuovo livello di osservazioni uniche nel campo Cosmos ed e’ anche un trampolino di lancio per le indagini spaziali del prossimo decennio – ha dichiarato Ivelina Momcheva del Max Planck Institute for Astronomy e ricercatrice principale coinvolta nello studio – ci offre un’anteprima delle future scoperte scientifiche e ci consente di sviluppare nuove tecniche per analizzare questi grandi set di dati”.