Des dizaines de milliers de galaxies brillent dans les premières mosaïques du télescope spatial Euclid

Hibou Gourou

Les scientifiques travaillant avec le télescope spatial Euclid ont publié leur premier trésor de données, montrant des galaxies lointaines dans des images en champ profond aux détails époustouflants. Le télescope de l'Agence spatiale européenne (ESA), lancé en juillet 2023, est conçu pour étudier la matière noire , la substance la plus mystérieuse de l'univers. Pour ce faire, il prend des images sur une grande partie du ciel et suit les mouvements des galaxies à grande échelle, ce qui donne des indices sur la présence de matière noire grâce à ses effets gravitationnels.

Dans cette première publication de données, les scientifiques ont partagé trois mosaïques couvrant des centaines de milliers de galaxies, montrant leurs nombreuses formes et tailles différentes.

Cette image montre des exemples de galaxies de différentes formes, toutes capturées par Euclide lors de ses premières observations des zones du Champ Profond. Dans le cadre de la publication des données, un catalogue détaillé de plus de 380 000 galaxies a été publié, qui ont été classées selon des caractéristiques telles que les bras spiraux, les barres centrales et les queues de marée qui suggèrent la fusion des galaxies.
Cette image montre des exemples de galaxies de différentes formes, toutes capturées par Euclide lors de ses premières observations des zones du champ profond. Dans le cadre de la publication des données, un catalogue détaillé de plus de 380 000 galaxies a été publié, qui ont été classées en fonction de caractéristiques telles que les bras spiraux, les barres centrales et les queues de marée qui suggèrent la fusion des galaxies. ESA/Euclid/Euclid Consortium/NASA, traitement d'images par M. Walmsley, M. Huertas-Company, J.-C. Cuillandré

"Euclide se révèle une fois de plus comme la machine de découverte ultime. Elle étudie les galaxies à la plus grande échelle, nous permettant d'explorer notre histoire cosmique et les forces invisibles qui façonnent notre Univers", a déclaré Carole Mundell, directrice scientifique de l'ESA.

La publication de données comprend trois grandes mosaïques appelées images en champ profond, qui ne sont que des premiers aperçus de ce à quoi s'attendre d'Euclide dans le futur. Les champs profonds ont été collectés au cours d'une semaine d'observations et couvrent 26 millions de galaxies situées jusqu'à 10,5 milliards d'années-lumière, ainsi que de nombreux autres objets brillants dans le ciel.

Vue d'Euclide de la nébuleuse de l'Œil de Chat
Vue d'Euclide de la Nébuleuse de l'Œil de Chat ESA/Euclid/Euclid Consortium/NASA, traitement d'image par J.-C. Cuillandre, E. Bertin, G. Anselmi

« Il est impressionnant de voir à quel point une observation des zones profondes nous a déjà fourni une richesse de données qui peuvent être utilisées à diverses fins en astronomie : depuis la forme des galaxies jusqu'aux lentilles puissantes, aux amas et à la formation d'étoiles, entre autres », a déclaré Valeria Pettorino, scientifique du projet Euclid de l'ESA. "Nous observerons chaque champ profond entre 30 et 52 fois au cours des six années de mission d'Euclide, améliorant à chaque fois la résolution de la façon dont nous voyons ces zones et le nombre d'objets que nous parvenons à observer. Il suffit de penser aux découvertes qui nous attendent."

Vous pouvez plonger par vous-même dans les images en champ profond sur le site Web de l'ESA, qui héberge la mosaïque Euclid Deep Field South , la mosaïque Euclid Deep Field North et la mosaïque Euclid Deep Field Fornax .

Avec une mission projetée visant à capturer plus de 1,5 milliard de galaxies sur six ans et avec le télescope générant environ 100 Go de données par jour, les chercheurs combineront les forces humaines et les capacités de l'IA pour classer les images des galaxies en fonction de caractéristiques telles que le fait qu'elles aient ou non des bras spiraux.

Un projet de science citoyenne appelé Galaxy Zoo a déjà vu près de 10 000 volontaires humains travailler pour former un algorithme d’IA permettant de catégoriser les galaxies.