fbpx Il segreto del Drago volante | Page 15 | Scienza in rete

Il segreto del Drago volante

Primary tabs

Read time: 2 mins

Grazie alla sua acuta vista nell'infrarosso, il telescopio spaziale Spitzer ha scoperto che all'interno di una scura nube cosmica si nasconde una tra le più attive regioni di formazione stellare della nostra Galassia.

M17 Swex è una nebulosa oscura nota agli astronomi da più di trent'anni. Fa parte della cosiddetta Nebulosa Omega, una brillante regione di formazione stellare distante oltre 4200 anni luce individuata già da Charles Messier nel 1764 e da lui battezzata con la sigla M17. Dal confronto tra le immagini in luce visibile e quelle infrarosse di Spitzer, sembra quasi che M17 Swex emerga praticamente dal nulla e, se osservata con un pizzico di fantasia, richiama proprio l'aspetto di un drago volante. Ma il telescopio infrarosso ha mostrato ben altro agli astronomi. In quelle regioni, infatti, si nascondono migliaia di stelle nei primissimi stadi della loro formazione.

Secondo Matthew Povich (Penn State University) e collaboratori, autori di uno studio pubblicato recentemente su Astrophysical Journal, in M17 Swex si stanno formando non meno di 10 mila stelle, oltre 200 delle quali molto più grandi e calde del nostro Sole.
Responsabile di quella prolifica produzione stellare sarebbe il fatto che la regione di M17 sta attraversando il braccio del Sagittario, uno dei bracci a spirale della nostra Galassia. La concentrazione di gas e polveri che accompagna la struttura galattica agirebbe insomma quasi da detonatore per quell'esplosione di giovani stelle.

Penn State University - Spitzer Space Telescope

Autori: 
Sezioni: 
Astronomia

prossimo articolo

La medicina di precisione non può fare a meno degli small data

I big data promettono di rivoluzionare la medicina, ma rischiano di nascondere più di quanto rivelino quando si tratta di curare il singolo paziente. Lorenzo Farina argomenta che gli small data - i dati «piccoli» abbastanza da essere compresi direttamente dal clinico - non sono un residuo del passato ma un elemento irrinunciabile della medicina di precisione. La vera sfida non è scegliere tra i due paradigmi, ma abbandonare l'approccio data-driven e tornare a ragionare per domande: prima la questione clinica, poi i dati necessari a rispondervi.

Gli small data sono definiti come quei dati di dimensione abbastanza «piccola» da poter essere immediatamente compresi da un essere umano, non tanto nella loro interpretazione che ovviamente ha sempre e necessariamente bisogno della analisi, ma nel loro significato biologico generale. Tipicamente, sono il risultato di esperimenti di laboratorio che non utilizzano macchine per l'analisi dei dati omici, bensì altre biotecnologie in grado di misurare relativamente «pochi» dati per provare a rispondere alla domanda che interessa.