Космическая обсерватория «Чандра» опубликовала снимки группы галактик Чеширский Кот в рентгеновском спектре. Необычный вид изображению придает эффект гравитационного линзирования, создаваемый массивными объектами в ближней к наблюдателю части скопления.
Наблюдения проводились 24 января и 1 февраля 2010 года в рамках исследования Чеширского Кота астрономами из Университета Алабамы. Суммарная выдержка рентгеновского изображения составила почти 20 часов. Итоговое изображение представляет собой наложение рентгеновского снимка скопления галактик и снимка, сделанного в видимом диапазоне.
Используя данные «Чандры», астрономы уточнили строение объекта. Оказалось, что он представляет собой две группы галактик, сталкивающиеся между собой на скорости в полмиллиона километров в час. Два «глаза», видимые на фотографии — самые яркие представители этих групп. Фиолетовое свечение, видимое на снимках, лежит в невидимом рентгеновском диапазоне. Его источником является разогретый до миллиона кельвинов газ, сжимаемый в процессе столкновения.
Астрономы считают, что со временем Чеширский Кот превратится в так называемую «ископаемую группу» (fossil group), в которой есть только одна яркая центральная эллиптическая галактика, а вокруг нее находятся гораздо более слабые, еще не слившиеся вместе, карликовые галактики. Это уникальный пример предка такого объекта.
По оценкам ученых, слияние двух групп и, соответственно, двух «глаз», в один может произойти примерно через миллиард лет. Ученые шутят, что после этого более подходящим названием для объекта станет «Циклоп».
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.