fbpx Materia oscura: un nuovo indizio dall'esperimento CDMS | Page 9 | Scienza in rete

Materia oscura: un nuovo indizio dall'esperimento CDMS

Read time: 2 mins

Durante il meeting dell’American Physical Society di Denver, lo scorso 13 aprile, il portavoce di un team di ricerca del Massachusets Institute of Technology di Cambridge ha presentato i risultati di un lavoro, pubblicato su arXiv, che mostra nuovi indizi della presenza di materia oscura. Non si tratta però di un’osservazione di spazi cosmici, ma di eventi registrati dall’esperimento CDMS-II (Cryogenic Dark Matter Serach) nelle profondità di una ex miniera del Minnesota. I rilevatori al silicio, raffreddati a una temepratura di 40 millikelvin (quasi allo zero assoluto), hanno osservato 3 segnali anomali, così come successo in precedenza per due eventi nel 2010 nello stesso esperimento. Questi possono, probabilmente, essere ricondotti a collisioni tra particelle ordinarie e le WIMPS (Weakly Interactive Massive Particles), ovvero quelle che, in teoria, costituiscono l’ipotetica materia oscura.

Per il momento, però, continua a rimanere una teoria, perché proprio il livello di probabilità di questi dati non consente, ancora, di parlare di scoperta. In termini strettamente statistici, il team guidato da Kevin Mc Carthy ha raggiunto una confidenza di 3 sigma, ovvero due livelli sotto la soglia di sicurezza richiesta per distinguere il segnale dal rumore di fondo. Secondo i dati del Minnesota, la massa delle WIMP sarebbe inoltre più bassa dei valori predetti dalla formulazione teorica.

Queste collisioni sono eventi molto rari e difficili da osservare. Per questo, anche se non si tratta di una vera scoperta, i nuovi dati del CDMS-II contribuiscono comunque in modo importante alla ricerca della materia oscura, richiedendo nuove osservazioni, una sfida che vede protagonisti anche gli esperimenti LUX in South Dakota e gli esperimenti XENON e DAMA al Gran Sasso, oltre alla Stazione Spaziale Internazionale ISS.

Autori: 
Sezioni: 
Indice: 
Fisica

prossimo articolo

Vedere le faglie in 3D grazie al machine learning

prefettura dell aquila dopo il terremoto del 2019

Un sistema di algoritmi di machine learning permette di ricostruire la geometria tridimensionale delle faglie sismiche a partire solo dalla posizione degli ipocentri, rivelando la loro struttura gerarchica e segmentata. L’approccio, sviluppato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Napoli Federico II e testato su diverse sequenze sismiche, potrebbe migliorare i modelli di previsione probabilistica operativa dei terremoti. Nell'immagine il palazzo della prefettura a L'Aquila dopo il terremoto del 6 aprile 2009. Credit: TheWiz83/Wikipedia (CC BY-SA 3.0). 

Siamo abituati a immaginare le faglie come piani, a separazione di blocchi di roccia che muovendosi l’uno rispetto all’altro generano i terremoti. In realtà, le faglie hanno geometrie molto più complicate. Più che come piani, dovremmo immaginarle come sottili parallelepipedi, strati di roccia con un certo spessore, all’interno dei quali si trovano altre faglie più piccole, e così via in un meccanismo di segmentazione gerarchico.