Finalmente sembra proprio che gli astronomi abbiano trovato il modo di identificare le stelle più antiche anche al di fuori della nostra Galassia. In effetti non è per nulla semplice riconoscere la prima generazione di stelle - quelle, per intenderci, che si sono accese poco dopo il Big bang - anche perché l'unico modo per poterlo fare è disporre di accurate informazioni sulla loro composizione chimica. Gli astronomi le definiscono "stelle estremamente povere di metalli" (il termine metalli indica gli elementi più pesanti dell'idrogeno) e la loro identificazione passa attraverso una dettagliata analisi dei loro spettri.
Un gruppo di astronomi coordinati da Else Starkenburg (Kapteyn Astronomical Institute), però, ha scoperto un difetto nei metodi impiegati finora. Confrontando accuratamente gli spettri con modelli computerizzati, i ricercatori hanno rilevato che le differenze tra le impronte delle normali stelle povere di metalli e quelle delle stelle estremamente povere di metalli sono davvero minime, il che spiega come mai le ricerche precedenti non fossero riuscite ad identificarle correttamente.
Grazie a osservazioni con lo strumento UVES (Ultraviolet and Visual Echelle Spectrograph) del Very Large Telescope, gli astronomi hanno potuto inoltre confermare la condizione quasi incontaminata di alcune stelle estremamente povere di metalli appartenenti a galassie nane. "Il nostro lavoro - ha commentato Starkenburg - ha permesso lo sviluppo di una nuova tecnica molto efficiente per scoprire molte altre di queste stelle. D’ora in poi, non si potranno nascondere da nessuna parte!”
Impossibile nascondersi
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Fotoni come neuroni, una ricerca italiana a cavallo di due Nobel

Una ricerca italiana pubblicata su Physical Review Letters dimostra che circuiti fotonici quantistici si comportano spontaneamente come reti neurali. E apre un varco tra due delle scoperte premiate con il Nobel per la Fisica in anni recenti — proprio mentre Giorgio Parisi, nell'ultimo suo libro, ci invita a cercare le simmetrie che la natura nasconde sotto la superficie apparente delle cose.
Immagine: Sistema fotonico per simulare reti neurali, CNR.
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