Energija koja prkosi mašti
Naučnici intenzivno proučavaju poreklo jedne od energetski najmoćnijih čestica koje su ikada stigle do Zemlje iz dubina kosmosa. Prvi put je zabeležena 2021. godine, a dobila je ime po japanskoj boginji sunca – čestica Amaterasu.
Prema pisanju portala Space.com, koji se poziva na rad objavljen u časopisu The Astrophysical Journal, ova čestica ima čak 40 miliona puta veći nivo energije od čestica koje ubrzava Veliki hadronski sudarač (LHC) – najmoćniji akcelerator na svetu. U suštini, Amaterasu je primer kosmičkog zraka, odnosno naelektrisane čestice koja juri kroz prostor brzinom bliskom brzini svetlosti. Ovo je druga najmoćnija kosmička čestica zabeležena u istoriji, odmah nakon čuvene čestice „Oh-My-God“ koja je otkrivena 1991. godine.
Zagonetka iz „Lokalne praznine“
Misterija Amaterasu čestice produbljuje se činjenicom da je ona, po svemu sudeći, stigla iz Lokalne praznine (Local Void) – dela svemira u kojem nema galaksija niti ekstremnih uslova neophodnih za „lansiranje“ ovakvih zraka. Obično se poreklo ovakvih objekata povezuje sa ostacima supernova ili centrima galaksija gde vladaju supermasivne crne rupe.
Ipak, istraživačice Frančeska Kapel i Nadin Buriš sa Instituta za fiziku Maks Plank otkrile su da poreklo Amaterasu čestice nije nužno ograničeno na samu prazninu. Rezultati njihove analize ukazuju na sledeće važne zaključke:
- Galaktičko poreklo: Čestica je verovatno nastala u susednoj galaksiji sa aktivnim procesima stvaranja zvezda, kao što je galaksija M82.
- Napredna tehnologija: Do ovog zaključka se došlo zahvaljujući novom pristupu obradi podataka koji omogućava praćenje puta čestice kroz magnetna polja kosmosa pomoću statističkog modela u tri dimenzije.
- Buduća istraživanja: Ovaj metod pomaže da se preciznije odredi koji to burni kosmički događaji služe kao „fabrike“ za najmoćnije kosmičke zrake.
„Proučavanje kosmičkih zraka ultra-visokih energija pomaže nam da bolje razumemo kako je univerzum u stanju da ubrza materiju do takvih brzina,“ istakla je Kapel. Cilj naučnika je da nastave sa razvojem statističkih metoda kako bi maksimalno iskoristili postojeće podatke i otkrili tajne ekstremnih okruženja u kojima ovakve čestice nastaju.
