Mit neuen Instrumenten und Verfahren in die kosmische Morgendämmerung blicken
Die Reionisierungsepoche beschreibt den Zeitraum, in dem das Gas im Universum elektrisch geladen oder ionisiert wurde. Während dieser Reionisierungsepoche, als das Universum einige hundert Millionen Jahre alt war, entstanden die ersten komplexen Strukturen: Sterne, Schwarze Löcher und Galaxien. Die Erforschung der Reionisierungsepoche wird dadurch erschwert, dass nur sehr begrenzt Beobachtungsergebnisse zur Verfügung stehen. Aber größere Anlagen wie das James-Webb-Weltraumteleskop, die neue Anwendung von Radioteleskopen sowie deutlich erhöhte Rechenleistungen bieten nun die Möglichkeit, weiter in die kosmische Vergangenheit zu schauen. Das vom Europäischen Forschungsrat unterstützte Projekt FirstDawn bewertete die wissenschaftlichen Möglichkeiten dieser Fortschritte im Bereich der Beobachtungen in Bezug auf das Verständnis der Reionisierungsepoche. „Da jedes Beobachtungsinstrument nur einen umgrenzten Teil des Geschehens erfasst, haben wir diese verschiedenen Instrumente miteinander kombiniert und gleichzeitig neue Wege zur Ausnutzung der Daten entwickelt, um so viel wie möglich über die Reionisierungsepoche zu erfahren“, erklärt Jonathan Pritchard vom Imperial College London, an dem das Projekt angesiedelt war.
Drei neuartige Sondierungen werden bewertet
FirstDawn bewertete drei neuartige, auf die Reionisierungsepoche abzielende Sondierungen: das globale 21-cm-Signal, die 21-cm-Tomografie und die Intensitätskartierung von Atom- und Moleküllinien. Atome oder Moleküle emittieren bei bestimmten Frequenzen Spektrallinien, wodurch sie zu identifizieren sind. Die Radiostrahlung des Wasserstoffs emittiert eine Linie bei 1 420 MHz bzw. weist eine Wellenlänge von 21 cm auf. Aus der Beobachtung dieser Linien schlussfolgert die Forschung, wo am Himmel dieses Atom und wie viel davon vorhanden ist und wann es emittiert wurde. Da der größte Teil des Gases im frühen Universum Wasserstoff war, kann mithilfe dieses globalen 21-cm-Signals das Universum im Alter von etwa 150 Millionen Jahren bis zu einer Milliarde Jahre kartiert werden. „Auf diese Weise können wir besser erkennen, wann sich die ersten Sterne bildeten und wie ihr Licht den Wasserstoff, der den intergalaktischen Raum füllte, erwärmte und zum Leuchten brachte“, erläutert Pritchard. Die 21-cm-Tomografie geht noch einen Schritt weiter und lokalisiert den Effekt der Erwärmung und des Leuchtens von Wasserstoff, um zu ermitteln, wie die Galaxien im Raum verteilt waren und wie ihr Licht langsam das Universum ionisierte. Dazu sind viel größere Radioteleskopanordnungen wie etwa das LOFAR und das Square Kilometre Array (SKA) erforderlich. Anhand weniger gebräuchlicher Intensitätskartierungen wird nach Linien seltenerer Atome und Moleküle gesucht, zum Beispiel nach Sauerstoffatomen oder Kohlenmonoxidmolekülen. Da diese schwereren Atome innerhalb von Sternen erzeugt werden, zeigen sie die Häufigkeit und Geschwindigkeit der Bildung von Sternen an. Indem die Beobachtungen innerhalb dieser Linien denen von Wasserstoff gegenübergestellt werden, gelangt die Forschung an ein vollständigeres Bild der Reionisierungsepoche. Das Team entwickelte etliche neue statistische Instrumente. Dabei kam das sogenannte Bispectrum bei der Analyse des 21-cm-Signals zum Einsatz. Da die zur Untersuchung der komplexen Reionisierungsphysik eingesetzten numerischen Simulationen eine gewaltige Rechenaufgabe darstellen, hat FirstDawn einen Emulator erschaffen, indem ein neuronales Netzwerk darin trainiert wurde, schnell und effizient Näherungen für 21-cm-Simulationen zu erstellen. Das Team entwickelte außerdem Modelle für verschiedene Reionisierungsszenarien, um zu erforschen, wie verschiedene statistische Ansätze Unterschiede in diesen bewirken können.
Die Zukunft der Radioastronomie
FirstDawn hat wesentlich zur Planung des SKA-Radioteleskops, einer wichtigen EU-Investition, beigetragen und auch eine zentrale Rolle beim Aufbau einer internationalen wissenschaftlichen Zusammenarbeit mit dem Schwerpunkt der Reionisierungsepoche gespielt. „Das Square Kilometre Array hat uns dazu gebracht, auf neue Weise über Datenanalyse nachzudenken. Resultat dessen sind hochgradig übertragbare Kompetenzen. Zum Beispiel arbeitet einer meiner Studierenden jetzt für ein Unternehmen, das neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen bei der Diagnose von Infektionskrankheiten in Entwicklungsländern anwendet“, fügt Pritchard hinzu. Das Team plant die Weiterentwicklung seiner Emulation, indem anspruchsvollere Simulationen mit seinen statistischen Werkzeugen verknüpft werden. Außerdem wird die Modellierung weiter optimiert, um die von den Beobachtungsinstrumenten erzeugten Anomalien zu beseitigen und die Leistungsfähigkeit der Teleskope zu maximieren.
Schlüsselbegriffe
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