Международная группа астрономов обнаружила следы пика образования массивных галактик в первый миллиард лет после эпохи реионизации. Такие наблюдения противоречат современной модели образования галактик, которая не предполагает существования подобных гигантов на ранних этапах существования Вселенной. Исследование опубликовано в The Astrophysical Journal, кратко о нем рассказывает пресс-релиз Южной Европейской Обсерватории (ESO).
Авторы работы исследовали 574 массивные галактики, обнаруженные обзорами неба с помощью телескопов «Спитцер» (NASA) и VISTA (ESO). Все они находились достаточно далеко от Земли, чтобы эффект Доплера, вызванный расширением Вселенной, сместил их свечение в инфракрасную область спектра. Из-за огромного расстояния астрономы видели эти объекты такими, какими они были 0,75-2,1 миллиарда лет после Большого Взрыва.
Сравнив количества галактик с разными возрастами авторы обнаружили, что в первый миллиард лет существования Вселенной массивных звездных систем — с массами сопоставимыми с Млечным Путем — не наблюдалось. Зато в интервале 1,1-1,5 миллиарда лет после Большого Взрыва рост количества таких галактик был взрывным. Как указывают ученые, современные модели не предсказывают существования подобных объектов в этот период времени. Кроме того, может оказаться, что массивные галактики ранней Вселенной могут быть невидимыми для современных инфракрасных обзоров неба из-за сильной запыленности, что дополнительно отодвигает момент их возникновения к Большому Взрыву.
Искать запыленные галактики авторы планируют с помощью будущих обзоров неба на радиотелескопах ALMA, и, позднее, на строящемся 39-метровом E-ELT (European Extremely Large Telescope).
Стоит ли доверить языковым моделям рецензирование научных статей?
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
Большие языковые модели (LLM) все чаще используют, чтобы писать статьи и рецензии. Это тревожит ученых. Например, в марте 2025 года материал, посвященный этой теме, вышел в журнале Nature. Казалось бы, кто как не ученые должны ратовать за прогресс. Однако у них есть весомые поводы для беспокойства: LLM склонны к галлюцинациям и пока не способны понимать заложенные в них знания, а повальное делегирование академической работы искусственному интеллекту создает риски для всей системы научного знания.