Mappare i "Grandi Vuoti": un nuovo algoritmo "a ritroso nel tempo" potenzia la ricerca sull'energia oscura

Mappare i "Grandi Nulla": un nuovo algoritmo "Back-in-Time" potenzia la ricerca sull'energia oscura

L'universo non è una zuppa uniforme di materia, ma una vasta e intricata rete nota come rete cosmica. Mentre gran parte della ricerca astronomica si concentra sul lato "luminoso" di questa rete — ammassi di galassie e filamenti incandescenti — la stragrande maggioranza del volume dell'universo è composta da "vuoti cosmici". Si tratta di enormi regioni a bassa densità che agiscono come bolle all'interno della struttura cosmica. Un team di ricercatori, guidato da Simone Sartori, Sofia Contarini e Lauro Moscardini, provenienti da istituzioni tra cui l'Università di Bologna e il Max Planck Institute for Extraterrestrial Physics, ha presentato un nuovo e sofisticato strumento progettato per mappare questi vuoti con un'accuratezza senza precedenti. Noto come Back-In-Time Void Finder (BitVF), questo algoritmo dinamico utilizza la matematica del trasporto ottimale per invertire l'espansione dell'universo, consentendo agli scienziati di guardare oltre le distorsioni osservative e scoprire la vera storia evolutiva del cosmo.

L'importanza dei vuoti cosmici

I vuoti cosmici sono emersi come una delle sonde più potenti della cosmologia moderna. Essendo relativamente vuoti, sono meno influenzati dai complessi processi gravitazionali non lineari che dominano gli ammassi di galassie. Ciò li rende "laboratori" ideali per testare le proprietà dell'energia oscura — la misteriosa forza che guida l'espansione accelerata dell'universo — e per cercare deviazioni dalla Relatività Generale di Einstein. I vuoti fungono da indicatori sensibili dell'espansione cosmica; le loro forme, dimensioni e tassi di crescita portano la firma del modello cosmologico sottostante. Tuttavia, definire i confini di una regione caratterizzata dal suo "vuoto" è stata storicamente una sfida significativa per gli astronomi, poiché queste regioni sono intrinsecamente difficili da osservare e misurare con precisione.

La sfida della mappatura cosmica

I metodi tradizionali per identificare i vuoti si basano tipicamente su definizioni "topologiche" o "basate sulla densità", in cui i ricercatori cercano lacune nella distribuzione delle galassie. Tuttavia, questi metodi soffrono di due problemi principali: il "rumore shot" e le distorsioni nello spazio dei redshift (RSD). Il rumore shot si verifica perché le galassie sono traccianti sparsi della materia oscura sottostante; in un vuoto a bassa densità, ci sono così poche galassie che la "mappa" diventa sfocata e rumorosa. Le distorsioni nello spazio dei redshift complicano ulteriormente il quadro spostando le posizioni percepite delle galassie in base alle loro velocità peculiari, allungando o schiacciando le forme apparenti dei vuoti. Questi effetti sistematici possono portare a conclusioni distorte sulla natura dell'energia oscura, rendendo difficile per survey come il Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) raggiungere il loro pieno potenziale.

Come funziona l'algoritmo "Back-in-Time"

Il Back-In-Time Void Finder (BitVF) rappresenta un cambio di paradigma dalla mappatura statica alla ricostruzione dinamica. Invece di limitarsi a guardare dove si trovano le galassie oggi, BitVF identifica i vuoti sulla base del "campo di spostamento lagrangiano" — essenzialmente il percorso che gli elementi di massa hanno compiuto dall'universo primordiale ai giorni nostri. I vuoti sono definiti come regioni di "divergenza negativa", dove la massa è fluita coerentemente verso l'esterno nel corso di miliardi di anni. Per raggiungere questo obiettivo, l'algoritmo impiega la teoria del Trasporto Ottimale (OT), una branca della matematica che si occupa del modo più efficiente di spostare la massa da una configurazione all'altra. Applicando l'OT, i ricercatori possono "riavvolgere" l'orologio, tracciando la distribuzione attuale delle galassie fino a uno stato primordiale quasi uniforme senza dover ipotizzare un modello cosmologico specifico all'inizio.

Il ruolo della teoria del Trasporto Ottimale

L'uso del Trasporto Ottimale è particolarmente innovativo perché tiene conto naturalmente del "bias dei traccianti" — il fatto che le galassie non rappresentino perfettamente la distribuzione della materia oscura sottostante. Nella metodologia descritta da Sartori e dai suoi colleghi, la ricostruzione OT recupera la dinamica a ritroso nel tempo dei traccianti trovando la mappatura univoca che minimizza il "costo" dello spostamento della massa. Questo approccio non locale garantisce che ogni punto nel campo ricostruito sia informato dal flusso di massa su larga scala piuttosto che dalla sola densità galattica locale. Di conseguenza, il campo di spostamento prodotto da BitVF è intrinsecamente più fluido e robusto contro le fluttuazioni causate dal campionamento sparso, fornendo un criterio fisicamente più motivato per definire ciò che costituisce un vuoto cosmico.

Validazione rispetto agli standard attuali

Per testare l'efficacia del nuovo strumento, il team di ricerca ha validato BitVF rispetto al diffuso algoritmo REVOLVER utilizzando simulazioni a N-corpi ad alta risoluzione. I risultati, pubblicati in Astronomy & Astrophysics, dimostrano che BitVF produce cataloghi di vuoti con profili di densità più fluidi e una maggiore stabilità. Mentre i cercatori topologici tradizionali faticano quando i dati galattici sono scarsi, i conteggi di abbondanza di BitVF sono rimasti coerenti anche sotto un pesante sottocampionamento dei traccianti. Confrontando i due metodi, i ricercatori hanno dimostrato che BitVF è meno suscettibile al "rumore" che spesso crea vuoti artificiali in altri cataloghi, garantendo che le strutture identificate siano genuine caratteristiche dinamiche della rete cosmica.

Mitigazione delle distorsioni nello spazio dei redshift

Uno dei progressi più significativi del framework BitVF è la sua capacità di gestire le distorsioni nello spazio dei redshift. In cataloghi simulati realistici progettati per imitare i dati della survey DESI, i ricercatori hanno dimostrato che BitVF mitiga intrinsecamente lo stretching sistematico dei vuoti lungo la linea di vista. Combinando la ricostruzione con un framework di Kaiser corretto per il bias — un modello matematico per il clustering delle galassie — il team è stato in grado di rimappare i vuoti nelle loro posizioni nello "spazio reale". Questa correzione produce statistiche sui vuoti coerenti attraverso diversi redshift, un requisito fondamentale per le survey galattiche di Stadio IV che mirano a misurare l'evoluzione dell'universo nel corso di miliardi di anni.

Implicazioni future per le survey sull'energia oscura

Le implicazioni di questa ricerca sono profonde per il prossimo decennio di osservazioni astronomiche. Poiché survey come DESI ed Euclid forniscono enormi quantità di dati sulla struttura su larga scala dell'universo, strumenti come BitVF saranno essenziali per estrarre segnali cosmologici puliti. "BitVF sarà rilasciato pubblicamente all'interno della CosmoBolognaLib", osservano gli autori, sottolineando la natura collaborativa di questo lavoro tra istituzioni come l'Università di Bologna e l'Istituto Nazionale di Astrofisica (INAF). Fornendo una mappa più accurata dei "Grandi Nulla", gli scienziati possono misurare con maggiore precisione il tasso di crescita delle strutture e la storia dell'espansione dell'universo, risolvendo potenzialmente la tensione tra le diverse misurazioni della costante di Hubble.

Cosa succederà ora: direzioni future

Guardando al futuro, il team di ricerca intende perfezionare BitVF per l'applicazione a geometrie di survey e maschere osservative ancora più complesse. L'obiettivo è creare una pipeline continua in cui la ricostruzione dinamica diventi una parte standard dell'analisi dei vuoti. Le future iterazioni dell'algoritmo potrebbero integrare una fisica ancora più complessa, come gli effetti dei neutrini massicci sulla crescita dei vuoti. Mentre Sartori e il suo team continuano a ottimizzare l'equilibrio tra efficienza computazionale e accuratezza, BitVF si pone come un ponte vitale tra la matematica astratta del trasporto ottimale e la realtà fisica del nostro universo in espansione, promettendo una visione più chiara del lato oscuro del cosmo.