Le télescope James Webb trouve le mystère de Supermasi Black Hole dans le début de l’univers

Une découverte intéressante est la présence d’une petite galaxie rouge appelée “petits points rouges” ou “petits points rouges”. Cette galaxie, qui n’a été formée que 1,5 milliard d’années après Big Bang.

Cette galaxie a une couleur rouge qui provient des disques d’accrétion autour du trou noir Supermasi qui aspire activement le matériau. Ce processus produit de grandes quantités d’énergie électromagnétique à partir du noyau de la galaxie appelée noyau galactique actif (AGN).

Les astronomes essaient toujours de comprendre davantage la nature de cette galaxie. L’une des choses déroutantes est la luminosité du spectre infrarouge et les faiblesses des émissions de rayons X.

Habituellement, AGN émet beaucoup de rayons X, mais la galaxie des “petits points rouges” semble avoir des caractéristiques inhabituelles. Pour enquêter davantage, les chercheurs utilisent des données de l’enquête “All the Little Things (Alt)” de la deuxième année JWST pour faire une carte 3D à partir de la distribution des galaxies dans certaines régions du ciel.

De là, ils ont trouvé sept galaxies de «petits points rouges» qui étaient très loin. Leur lumière a parcouru environ 12,5 milliards d’années pour nous joindre.

L’une des explications possibles est que l’environnement riche en gaz dans l’univers initial permet au trou du noir Supermasi de croître beaucoup plus rapidement qu’aujourd’hui. Une densité de gaz élevée permet à plusieurs reprises la collision des étoiles et de petits trous noirs, ce qui forme finalement des trous noirs Supermasif.

Si cette théorie est vraie, la formation d’étoiles et de trous noirs Supermasi est interdépendante. Initialement, le trou noir pousse plus rapidement, mais finalement la formation d’étoiles suivra, produisant un rapport de masse de 1: 100 que nous voyons dans l’univers aujourd’hui.

Pour confirmer cette constatation, les astronomes rechercheront plus de galaxies “petits points rouges” et veilleront à ce qu’ils obtiennent ne sont pas dus à des erreurs de mesure ou à un biais de sélection des données.

(Tifani)

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