fbpx Materia oscura, mistero fitto | Page 4 | Scienza in rete

Materia oscura, mistero fitto

Primary tabs

Read time: 1 min

Secondo le attuali teorie le galassie nane dovrebbero avere un nucleo di materia oscura, ma l'osservazione di due di esse sembra smentire questo modello.

Matt Walker (Harvard-Smithsonian CfA) e Jorge Peñarrubia (University of Cambridge) hanno studiato i moti stellari delle galassie nane dello Scultore e della Fornace, due sistemi stellari vicini alla nostra Galassia, cercando conferma ai modelli di distribuzione della materia oscura. Secondo tali modelli, confermati da complesse simulazioni numeriche, le galassie nane – quali appunto quelle osservate dai due astronomi – avrebbero una maggiore concentrazione di materia oscura nelle loro regioni centrali e una simile distribuzione dovrebbe emergere dallo studio dei moti stellari.

Dallo studio di Walker e Peñarrubia, di prossima pubblicazione su Astrophysical Journal, emergerebbe però che in entrambe le galassie la materia oscura si distribuisce in modo uniforme entro una regione piuttosto ampia (alcune centinaia di anni luce). “Se le galassie fossero pesche – spiega Peñarrubia – ci saremmo aspettati di trovare al loro interno il nocciolo e invece abbiamo visto che queste galassie sono come pesche senza nocciolo.

Una contraddizione con i modelli teorici che contribuisce a rendere la materia oscura ancora più problematica di quanto già non lo sia.

Center for Astrophysics - INAF - Research paper

Autori: 
Astrofisica

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.