MacroCosmos mars-avril 2024

29 MARS-AVRIL 2024 U n exemple de supernova décou- verte par la Dark Energy Survey dans le champ couvert par l’un des détecteurs individuels de la Dark Energy Camera. La supernova a ex- plosé dans une galaxie spirale avec un redshift de 0,04528, ce qui corres- pond à un temps de trajet de la lu- mière d’environ 0,6 milliard d’années. À titre de comparaison, le quasar de droite a un redshift de 3,979 et un temps de voyage de la lumière de 11,5 milliards d’années. [DES Collabora- tion/NOIRLab/NSF/AURA/M. Zamani] L ’histoire de l’univers en expan- sion peut être retracée en com- parant les vitesses de récession avec les distances déterminées pour chaque supernova. Le résultat de la Dark Energy Survey montre que l’expansion s’accélère avec le temps cosmique, signature de l’énergie noire. [DES Collaboration] article paru dans The Astrophysical Journal , les astrophysiciens rappor- tent des résultats cohérents avec le modèle cosmologique désormais standard d’un univers en expansion accélérée. Cependant, les résultats ne sont pas suffisamment définitifs pour exclure un modèle éventuellement plus complexe. DES est une collaboration internatio- nale qui comprend plus de 400 scien- tifiques de plus de 25 institutions, dirigée par le Fermi National Accele- rator Laboratory du Département américain de l’énergie. DES utilise la Dark Energy Camera (DECam), un ap- pareil photo numérique de 570 mé- gapixels, construit par Fermilab et financé par le DOE Office of Science, avec des contributions importantes des partenaires de la NSF et de DES. La caméra est installée sur le téles- cope Víctor M. Blanco du CTIO, au Chili. En prenant des données pen- dant 758 nuits sur six ans, les scienti- fiques de DES ont cartographié une zone égale à près d’un huitième du ciel entier. Parmi les observations d’environ deux millions de galaxies distantes, l’équipe DES a découvert plusieurs milliers de supernovas, ce qui en fait l’échantillon de superno- vas le plus grand et le plus profond jamais obtenu à partir d’un seul té- lescope. Les chercheurs de DES ont ensuite utilisé des techniques avan- cées d’apprentissage automatique pour faciliter la classification des su- pernovas et filtrer l’échantillon dans un ensemble uniforme de données de haute qualité, comprenant 1499 supernovas probables de type Ia, tri- plant ainsi le nombre de supernovas Ia observées au-delà d’un décalage vers le rouge (z) de 0,2 et quintuplant le nombre de supernovas Ia obser- vées au-delà d’un décalage vers le rouge de 0,5. « Il s’agit d’une aug- mentation vraiment énorme par rapport à il y a 26 ans, lorsque seule- ment 52 supernovas étaient utilisées pour prendre conscience de l’énergie noire » , a déclaré Tamara Davis, pro- fesseur à l’Université du Queensland en Australie et co-organisatrice du DES Supernova Working Group. Ce vaste échantillon de supernovas, couvrant une gamme importante de distances, peut être utilisé pour re- tracer l’histoire de l’expansion cos- à la même technique, pour appro- fondir les mystères de l’énergie noire et imposer des contraintes plus strictes sur l’histoire de l’expansion de l’univers. Dans une présentation lors de la 243 e réunion de l’American Astronomical Society, le 8 janvier 2024, et dans un