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“초거대 암흑별은 극도로 밝고 거대하지만 주로 수소와 헬륨으로 이루어진 푹신한 구름입니다. 이 구름은 그 내부에 있는 미세한 양의 스스로 소멸되는 암흑 물질에 의해 중력 붕괴를 막아줍니다.”라고 Ilie는 말했습니다. 초거대 암흑별과 그 블랙홀 잔해는 최근 두 가지 천문학적 수수께끼를 푸는 열쇠가 될 수 있습니다. i. JWST로 관찰한 예상보다 훨씬 더 크고 매우 밝지만 조밀하고 매우 먼 은하, ii. 관측된 가장 먼 퀘이사에 동력을 공급하는 초대질량 블랙홀의 기원.

Katherine Freese는 Doug Spolyar 및 Paolo Gondolo와 함께 처음으로 어두운 별에 대한 아이디어를 제안했으며 이 개념에 대한 초기 동료 검토 논문을 출판했습니다. 실제 검토 편지 2008년에. 그 연구는 초기 우주에서 어떻게 어두운 별들이 성장하고 결국 초거대 블랙홀로 붕괴될 수 있는지를 설명했습니다. 2010년에 Freese, Ilie, Spolyar 및 그들의 협력자들은 이 이론을 다음과 같이 확장했습니다. 천체 물리학 저널암흑별이 엄청난 크기에 도달할 수 있는 두 가지 가능한 과정을 설명하고 존재하는 것으로 알려진 최초의 퀘이사에서 발견된 블랙홀의 씨앗이 될 수 있다고 예측했습니다.

암흑물질은 우주의 대략 4분의 1을 차지한다고 생각되지만, 그 본질은 여전히 ​​과학의 가장 큰 미스터리 중 하나로 남아 있습니다. 연구자들은 이것이 아직 발견되지 않은 유형의 기본 입자로 구성되어 있다고 믿고 있습니다. 수십 년간의 실험을 통해 이러한 입자를 찾았지만 지금까지 성공하지 못했습니다. 대표적인 가능성 중 하나는 WIMP(Weakly Interacting Massive Particles)입니다. 두 개의 WIMP가 충돌하면 서로를 소멸시켜 붕괴하는 수소 구름을 가열하고 빛나는 어두운 별처럼 빛나게 할 수 있는 에너지를 방출할 것으로 예상됩니다.

빅뱅 이후 수억 년 후 암흑물질 후광이라고 불리는 밀집된 지역 내의 조건은 그러한 별을 형성하는 데 이상적인 것으로 보입니다. 이 지역은 또한 1세대 일반 별이 나타날 것으로 예상되는 곳이기도 합니다.

“처음으로 우리는 JWST에서 빅뱅 이후 불과 300 Myr에 불과한 적색편이 14의 초기 천체를 포함하여 분광학적 초거대 암흑별 후보를 확인했습니다.”라고 Jeff와 Gail Kodosky 기증 물리학 의장이자 UT Austin의 Weinberg Institute 및 텍사스 우주론 및 천체 물리학 센터 소장인 Freese가 말했습니다. “태양보다 무게가 백만 배나 더 나가는 이러한 초기 암흑별은 암흑 물질에 대해 우리에게 가르쳐 줄 뿐만 아니라 설명하기 어려운 JWST에서 볼 수 있는 초기 초거대 블랙홀의 전조로서 중요합니다.”

2023년에는 PNAS Ilie, Paulin 및 Freese의 연구에 따르면 최초의 초거대 암흑별 후보(JADES-GS-z13-0, JADES-GS-z12-0 및 JADES-GS-z11-0)가 JWST NIRCam 기기의 측광 데이터를 사용하여 식별되었습니다. 그 이후로 JWST의 NIRSpec 장비의 스펙트럼은 이러한 물체와 매우 멀리 떨어진 몇 가지 다른 물체에 사용할 수 있게 되었습니다. 현재 Shafaat Mahmud도 포함된 팀은 지금까지 관찰된 가장 먼 물체 중 4개(2023년 연구의 후보 2개 포함)인 JADES-GS-z14-0, JADES-GS-z14-1, JADES-GS-13-0 및 JADES-GS-z11-0의 스펙트럼과 형태를 분석하여 각각이 초거대 암흑별 해석과 일치한다는 것을 발견했습니다.

JADES-GS-z14-1은 분해되지 않습니다. 이는 매우 멀리 떨어져 있는 초대질량 별과 같은 점 광원과 일치함을 의미합니다. 나머지 3개는 매우 콤팩트하며 성운에 동력을 공급하는 초대질량 암흑별(즉, 별을 둘러싸고 있는 이온화된 H 및 He 가스)로 모델링할 수 있습니다. 본 연구에서 분석된 네 가지 천체 각각은 문헌에 나타난 바와 같이 은하계 해석과도 일치합니다. 어두운 별은 대기에 다량의 단일 이온화된 헬륨이 있기 때문에 1640옹스트롬에서 흡수되는 특징인 연기나는 총 모양을 가지고 있습니다. 실제로 분석된 네 가지 개체 중 하나가 이러한 특징의 징후를 보여줍니다.

“이 연구 중 가장 흥미로운 순간 중 하나는 JADES-GS-z14-0의 스펙트럼에서 1640옹스트롬 흡수 딥을 발견한 것입니다. 이 특징의 신호 대 잡음비는 상대적으로 낮지만(S/N~2), 이것은 우리가 처음으로 어두운 별의 잠재적인 연기 흔적을 발견한 것입니다. 그 자체로 놀라운 일입니다.”라고 Ilie는 말했습니다.

아타카마 대형 밀리미터/서브밀리미터 배열(ALMA)을 사용하는 천문학자들은 동일한 물체의 스펙트럼을 측정하여 성운 방출선을 통해 산소의 존재를 드러냈습니다. 연구자들은 두 가지 스펙트럼 특징이 모두 확인되면 그 물체는 고립된 어두운 별이 아니라 금속이 풍부한 환경에 묻혀 있는 어두운 별일 수 있다고 말했습니다. 이는 암흑별을 호스팅하는 암흑물질 헤일로가 은하계와 합쳐지는 합병의 결과일 수 있습니다. 대안으로, 연구자들이 이제 그것이 가능하다는 것을 깨달았듯이, 어두운 별과 일반 별이 동일한 호스트 헤일로에서 형성되었을 수도 있습니다.

초대질량 암흑별의 식별은 해당 물체의 관찰된 특성을 기반으로 암흑물질 입자에 대해 학습할 수 있는 가능성을 열어주고, 암흑물질로 구동되는 별에 대한 연구라는 새로운 천문학 분야를 확립할 것입니다. 이 출판된 PNAS 연구는 이 방향으로 가는 핵심 단계입니다.

자금 조달 승인: 이 연구는 Colgate University Research Council, Picker Interdisciplinary Sciences Institute, 미국 에너지부 고에너지 물리학 프로그램 사무국, Swedish Research Council, LSST Discovery Alliance, Brinson Foundation, WoodNext Foundation 및 Research Corporation for Science Advancement Foundation 등 기관의 넉넉한 자금 지원으로 가능해졌습니다.

“우리의 두뇌는 엄청난 양의 데이터를 처리합니다”라고 UMass Amherst의 전기 및 컴퓨터 공학 대학원생이자 이번 연구의 주요 저자인 Shuai Fu는 말합니다. 네이처커뮤니케이션즈. “그러나 전력 사용량은 특히 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 실행하는 데 필요한 전력량에 비해 매우 낮습니다.”

인체는 일반적인 컴퓨터 회로보다 100배 이상 뛰어난 놀라운 전기 효율성으로 작동합니다. 뇌에만 수십억 개의 뉴런, 즉 몸 전체에 전기 신호를 보내고 받는 특수 세포가 포함되어 있습니다. 이야기를 쓰는 것과 같은 작업을 수행하는 데는 인간 두뇌의 전력이 약 20와트만 사용되는 반면, 대규모 언어 모델은 동일한 작업을 수행하는 데 1메가와트 이상이 필요할 수 있습니다.

엔지니어들은 오랫동안 보다 에너지 효율적인 컴퓨팅을 위해 인공 뉴런을 설계하려고 노력해 왔지만 생물학적 수준에 맞게 전압을 줄이는 것이 주요 장애물이었습니다. “이전 버전의 인공 뉴런은 우리가 만든 것보다 10배 더 많은 전압과 100배 더 많은 전력을 사용했습니다”라고 UMass Amherst의 전기 및 컴퓨터 공학 부교수이자 논문의 수석 저자인 Jun Yao는 말합니다. 이 때문에 초기 설계는 훨씬 덜 효율적이었고 더 강한 전기 신호에 민감한 살아있는 뉴런과 직접 연결할 수 없었습니다.

Yao는 “우리는 0.1V만 등록하는데 이는 우리 몸의 뉴런과 거의 같습니다”라고 말합니다.

Fu와 Yao의 새로운 뉴런은 생체에서 영감을 받아 훨씬 더 효율적인 원리에 따라 컴퓨터를 재설계하는 것부터 우리 몸과 직접 대화할 수 있는 전자 장치에 이르기까지 광범위한 응용 분야가 있습니다.

Yao는 “현재 우리는 모든 종류의 웨어러블 전자 감지 시스템을 보유하고 있지만 상대적으로 투박하고 비효율적입니다. 신체에서 신호를 감지할 때마다 컴퓨터가 이를 분석할 수 있도록 전기적으로 증폭해야 합니다. 증폭의 중간 단계는 전력 소비와 회로의 복잡성을 모두 증가시키지만 저전압 뉴런으로 구축된 센서는 전혀 증폭 없이 작동할 수 있습니다.”라고 말했습니다.

연구팀의 새로운 저전력 뉴런의 비밀 성분은 주목할만한 박테리아로부터 합성된 단백질 나노와이어이다 지오박터 유황 감소또한 전기를 생산하는 초능력을 가지고 있습니다. Yao는 다양한 동료들과 함께 박테리아의 단백질 나노와이어를 사용하여 매우 효율적인 장치를 설계했습니다. 질병의 냄새를 맡을 수 있는 “전자 코”; 그리고 거의 모든 재료로 만들 수 있고 허공 자체에서 전기를 수확할 수 있는 장치도 있습니다.

이 연구는 육군 연구실, 미국 국립 과학 재단, 국립 보건원 및 Alfred P. Sloan 재단의 지원을 받았습니다.

요셉이 지켜보고 있다

캐나다 라엘리안 무브먼트 회장

www.rael.org ; nomorearmies.org

생성된 100개의 데이터 세트 중 약 80개는 실험실에 남아 있고, 20개는 공유되지만 거의 재사용되지 않으며, 2개 미만이 FAIR 표준을 충족하고, 일반적으로 단 하나만이 새로운 결과로 이어집니다.

결과는 심각합니다. 암 치료의 진행 속도가 느려지고, 증거가 부족한 기후 모델, 재현할 수 없는 연구 등이 있습니다.

이를 바꾸기 위해 개방형 과학 출판사인 Frontiers는 세계 최초의 포괄적인 AI 기반 연구 데이터 서비스인 Frontiers FAIR² Data Management를 도입했습니다. 큐레이션, 규정 준수 확인, AI 지원 형식화, 동료 검토, 대화형 포털, 인증 및 영구 호스팅 등 모든 필수 단계를 하나의 원활한 프로세스로 결합하여 데이터를 재사용 가능하고 적절하게 적립할 수 있도록 설계되었습니다. 목표는 오늘날의 연구 투자가 건강, 지속 가능성 및 기술 분야의 더 빠른 발전으로 전환되도록 하는 것입니다.

FAIR²는 모든 데이터 세트가 AI와 호환되고 인간과 기계 모두에서 윤리적으로 재사용 가능함을 보장하는 확장된 개방형 프레임워크를 통해 FAIR 원칙(찾기 가능, 액세스 가능, 상호 운용 가능 및 재사용 가능)을 기반으로 구축되었습니다. FAIR² 데이터 관리 시스템은 이 모델의 첫 번째 실제 구현으로, 연구 성과가 빠르게 증가하고 인공 지능이 발견 방법을 재구성하는 순간에 도달했습니다. 이는 높은 수준의 원칙을 측정 가능한 영향을 미치는 실제 확장 가능한 인프라로 전환합니다.

Frontiers의 공동 창립자이자 CEO인 Kamila Markram 박사는 다음과 같이 설명합니다.

“과학의 90%가 공허 속으로 사라집니다. Frontiers FAIR² 데이터 관리를 사용하면 데이터 세트나 발견이 다시는 손실될 필요가 없습니다. 이제 모든 기여가 발전을 촉진하고 그에 합당한 공로를 인정받으며 과학을 활성화할 수 있습니다.”

핵심에 있는 AI

한때 수개월에 걸쳐 수동 작업이 필요했던 작업(데이터세트 구성 및 확인부터 메타데이터 및 게시 가능한 출력 생성까지)은 이제 FAIR²를 뒷받침하는 Frontiers 벤처인 Senscience가 지원하는 AI Data Steward에 의해 몇 분 만에 완료됩니다.

데이터를 제출한 연구원은 인증된 데이터 패키지, 동료 검토 및 인용 가능한 데이터 기사, 시각화 및 AI 채팅 기능을 갖춘 대화형 데이터 포털, FAIR² 인증서 등 4가지 통합 출력을 받습니다. 각 요소에는 품질 관리와 명확한 요약이 포함되어 있어 일반 사용자가 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있고 연구 분야 간 호환성이 높아집니다.

이러한 결과를 통해 모든 데이터 세트가 보존, 검증, 인용 및 재사용 가능하게 되므로 연구자에게 적절한 인식을 제공하는 동시에 발견을 가속화하는 데 도움이 됩니다. Frontiers FAIR²는 또한 가시성과 접근성을 향상시켜 과학자, 정책 입안자, 실무자, 커뮤니티, 심지어 AI 시스템까지 책임 있는 재사용을 지원함으로써 사회가 과학에 대한 투자에서 더 큰 가치를 추출할 수 있도록 합니다.

플래그십 파일럿 데이터세트

• SARS-CoV-2 변종 속성 — 3,800개의 스파이크 단백질 변이체를 다루는 이 데이터 세트는 AlphaFold2 및 ESMFold의 구조적 예측을 ACE2 결합 및 발현 데이터와 연결합니다. 이는 전염병 대비를 위한 강력한 리소스를 제공하여 변형 행동과 적합성에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 합니다.

• 전임상 뇌손상 MRI — 4개 연구 센터의 343개 확산 MRI 스캔으로 구성된 조화로운 데이터 세트는 프로토콜 전반에 걸쳐 표준화되고 비교 가능하도록 조정되었습니다. 재현 가능한 바이오마커 발견, 강력한 교차 사이트 분석 및 전임상 외상성 뇌 손상 연구의 발전을 지원합니다.

• 환경 압력 지표(1990-2050) — 60년 동안 43개국에서 관찰된 데이터와 모델링된 예측을 결합한 이 데이터 세트는 배출량, 폐기물, 인구 및 GDP를 추적합니다. 이는 지속 가능성 벤치마킹과 증거 기반 기후 정책 계획을 뒷받침합니다.

• 인도 태평양 환초 생물다양성 — 5개 지역에 걸쳐 280개 환초에 걸쳐 있는 이 데이터 세트는 생물 다양성 기록, 암초 서식지, 기후 지표 및 인간 사용 이력을 통합합니다. 이는 취약한 섬 생태계에 대한 생태 모델링, 보존 우선 순위 지정 및 지역 간 연구를 위한 전례 없는 기반을 제공합니다.

파일럿을 테스트한 연구원들은 Frontiers FAIR²가 데이터를 보존하고 공유할 뿐만 아니라 품질 검사, 비전문가를 위한 명확한 요약, 여러 분야에 걸쳐 데이터 세트를 결합하는 신뢰성을 통해 과학자들이 인정을 받을 수 있도록 보장함으로써 데이터 재사용에 대한 확신을 구축한다고 언급했습니다.

모든 파일럿 데이터 세트는 FAIR² 개방형 사양을 준수하여 장기적으로 인간과 기계 사용을 위해 책임감 있게 선별되고 재사용 가능하며 신뢰할 수 있으므로 오늘날의 데이터는 사회의 가장 시급한 과제에 대한 내일의 솔루션을 가속화할 수 있습니다.

인식 및 재사용

재사용할 때마다 원본 데이터 세트의 가치가 배가되어 발견이 낭비되지 않고 모든 기여가 다음 혁신을 촉발할 수 있으며 연구자는 자신의 작업에 대한 인정을 받을 수 있습니다.

FAIR² 데이터 관리를 뒷받침하는 최첨단 AI 벤처인 Senscience의 공동 창립자이자 CEO인 Sean Hill 박사는 다음과 같이 말합니다.

“과학은 데이터를 생성하는 데 수십억 달러를 투자하지만 그 중 대부분은 손실되며 연구자들은 거의 인정을 받지 못합니다. Frontiers FAIR²를 통해 모든 데이터 세트가 인용되고 모든 과학자가 인정받으며 마침내 데이터 생성의 필수 작업에 보상을 받습니다. 이것이 치료법, 기후 솔루션 및 신기술이 사회에 더 빨리 도달할 수 있는 방법입니다. 이것이 우리가 과학을 활성화하는 방법입니다.”

연구자들이 말하는 것

Ángel Borja 박사, AZTI, 해양 연구, 바스크 연구 및 기술 연합(BRTA) 수석 연구원:

“이런 종류의 데이터 큐레이션과 기사 게시를 적극 권장합니다. 정보를 매우 빠르게 생성할 수 있고 모든 최종 사용자에게 유용한 형식이 되기 때문입니다.”

Erik Schultes, Leiden Academic Center for Drug Research(LACDR) 선임 연구원; FAIR 구현 책임자, GO FAIR 재단:

“Frontiers FAIR²는 프로젝트의 과학적 측면을 완벽하게 포착했습니다.”

Femke Heddema, 연구원 겸 건강 데이터 시스템 혁신 관리자, PharmAccess:

“Frontiers FAIR²는 연구원과 디지털 건강 구현자가 FAIR 원칙을 보다 원활하게 실행할 수 있도록 하여 MomCare와 같은 데이터 세트를 재사용 가능하게 만드는 것이 복잡할 필요가 없음을 입증합니다. 투명하고 접근 가능하며 실행 가능한 데이터를 활성화함으로써 Frontiers FAIR²는 건강 연구에서 새로운 기회의 문을 엽니다.”

Neil Harris 박사, 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA) 뇌 손상 연구 센터 신경외과 상주 교수:

“(Frontiers) FAIR²의 구현은 다양한 수준에서 유용한 데이터 누락 및 품질에 대한 객관적인 검사를 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 편견 없는 평가 및 데이터 요약은 비분야 전문가의 이해를 돕고 궁극적으로 데이터 공유를 향상시킬 수 있습니다. 해당 분야가 보다 이질적인 하위 분야에서 빅 데이터를 사용하는 방향으로 발전함에 따라 이러한 데이터 검사 및 요약은 우리가 이미 사용하고 결합할 수 있는 방법을 잘 파악하는 데 중요해질 것입니다. 현재 분석 내에서 데이터를 수집했습니다.”

Maryann Martone, Open Data Commons의 편집장:

“(Frontiers) FAIR²는 데이터를 FAIR로 만드는 가장 쉽고 효과적인 방법 중 하나입니다. 모든 PI는 연구실, 공동 작업자 및 과학 커뮤니티 전반에서 데이터를 찾고, 액세스하고, 비교하고, 재사용할 수 있기를 원합니다. 실제 병목 현상은 항상 필요한 시간과 노력이었습니다. (Frontiers) FAIR²는 이러한 장벽을 극적으로 낮추어 대부분의 실험실에서 진정한 FAIR 데이터를 사용할 수 있게 해줍니다.”

Vincent Woon Kok Sin 박사, 조교수, 탄소 중립 및 기후 변화 추력, 홍콩 과학기술대학교(HKUST) Society Hub:

“(Frontiers) FAIR²는 우리의 글로벌 폐기물 데이터세트를 더욱 가시적이고 접근 가능하게 만들어 종종 부족하고 단편적인 데이터로 어려움을 겪는 전 세계 연구자들을 돕습니다. 이를 통해 협업이 확대되고 지속 가능한 폐기물 관리에 대한 통찰력이 가속화되기를 바랍니다.”

Sebastian Steibl 박사, Naturalis Biodiversity Center 및 오클랜드 대학교 박사후 연구원:

“진정한 데이터 접근성은 단지 데이터시트를 저장소에 업로드하는 것 이상입니다. 이는 수년간의 교육 없이도 데이터를 쉽게 보고, 탐색하고, 이해할 수 있게 만드는 것을 의미합니다. AI 챗봇과 대화형 시각적 데이터 탐색 및 요약 도구를 갖춘 (Frontiers) FAIR² 플랫폼을 통해 우리의 생물 다양성 및 환경 데이터를 학자뿐만 아니라 실무자, 정책 입안자, 지역 사회 이니셔티브까지 광범위하게 접근하고 사용할 수 있습니다.”

모든 ESA 우주선 중에서 두 대의 화성 궤도선이 이 희귀한 방문객을 가장 잘 볼 수 있었습니다. 10월 3일 화성에 가장 가까이 접근했을 때 혜성은 약 3천만km 떨어져 있었습니다.

두 궤도선 모두 온보드 카메라를 사용하여 혜성의 움직임을 추적했습니다. 이러한 장비는 일반적으로 화성의 밝은 표면을 불과 수백 킬로미터에서 수천 킬로미터 위까지 캡처하도록 설계되었으므로 이렇게 먼 거리에서 희미한 물체를 관찰하는 것은 큰 과제였습니다.

ExoMars TGO는 CaSSIS(Color and Stereo Surface Imaging System)를 사용하여 일련의 이미지를 성공적으로 기록했습니다. 아래 애니메이션에서 혜성 3I/ATLAS는 중앙 근처에서 아래로 표류하는 희미한 흰색 점으로 나타납니다. 그 작은 흐릿함은 혼수상태라고 불리는 빛나는 구름으로 둘러싸인 얼어붙은 암석 핵으로 구성된 혜성의 심장을 표시합니다.

혜성은 너무 멀리 떨어져 있었기 때문에 CaSSIS는 핵과 혼수상태를 분리할 수 없었습니다. 핵 자체를 탐지하는 것은 지구에서 달에 있는 휴대폰을 찾으려는 것과 같았을 것입니다.

그러나 혼수상태는 분명하게 보입니다. 수천 킬로미터에 걸쳐 뻗어 있는 이 별은 햇빛이 혜성을 따뜻하게 하여 형성되며, 핵 주위에 흐릿한 후광을 형성하는 가스와 먼지를 방출합니다.

CaSSIS는 혼수상태의 전체 범위를 측정할 수 없었습니다. 그 이유는 혼수상태의 밝기가 핵으로부터의 거리에 따라 급격히 사라지고 결국 배경 소음 속으로 사라지기 때문입니다.

일반적으로 혼수상태에서 나온 가스와 먼지는 혜성이 태양에 가까워질 때 수백만 킬로미터에 걸쳐 늘어날 수 있는 긴 꼬리를 만들기 위해 흘러나갑니다. 꼬리는 혼수상태보다 훨씬 어둡기 때문에 현재 이미지에는 나타나지 않지만 3I/ATLAS가 가열되고 더 많은 얼음을 흘리면 향후 관측에서 볼 수 있을 것입니다.

CaSSIS 카메라의 수석 연구원인 Nick Thomas는 “이것은 장비에 대한 매우 어려운 관찰이었습니다. 혜성은 우리의 일반적인 목표보다 약 10,000~100,000배 더 어둡습니다.”라고 말했습니다.

작업은 계속됩니다

지금까지 Mars Express 이미지에서는 3I/ATLAS가 감지되지 않았습니다. 한 가지 이유는 Mars Express가 최대 0.5초(최대 한도)의 노출만 사용할 수 있는 반면 ExoMars TGO는 5초 노출을 사용할 수 있기 때문입니다.

연구원들은 두 궤도선의 데이터를 계속 처리하고 있습니다. 그들은 희미한 신호를 강화하고 혜성을 탐지할 가능성을 높이기 위해 여러 개의 Mars Express 이미지를 결합할 계획입니다.

팀은 또한 Mars Express의 OMEGA 및 SPICAM 분광기와 ExoMars TGO의 NOMAD 장비를 사용하여 혜성의 빛 스펙트럼을 연구하려고 시도했습니다. 혼수상태와 꼬리가 과학자들이 혜성의 화학적 구성을 식별할 수 있을 만큼 충분히 밝았는지 여부는 여전히 불확실합니다.

앞으로 몇 주, 몇 달 동안 연구자들은 3I/ATLAS를 구성하는 물질과 그것이 태양에 가까워짐에 따라 어떻게 변하는 지에 대해 자세히 알아보기 위해 데이터를 계속 분석할 것입니다.

ESA의 Mars Express 및 ExoMars 프로젝트 과학자인 Colin Wilson은 다음과 같이 말했습니다. “화성 궤도선이 화성 과학에 계속해서 인상적인 기여를 하고 있지만, 그들이 이와 같은 예상치 못한 상황에 대응하는 모습을 보는 것은 언제나 더욱 흥미롭습니다. 추가 분석을 통해 데이터가 무엇을 밝혀낼지 기대됩니다.”

드문 방문객

태양계 외부에서 발생한 혜성 3I/ATLAS는 2017년 1I/’오무아무아, 2019년 2I/보리소프에 이어 세 번째 성간 혜성입니다.

이 혜성은 완전히 이질적입니다. 우리 태양계의 모든 행성, 달, 소행성, 혜성 및 생명체는 공통의 기원을 공유합니다. 그러나 성간 혜성은 우리보다 훨씬 더 먼 세계의 형성에 대한 단서를 운반하는 진정한 외부인입니다.

혜성 3I/ATLAS는 2025년 7월 1일 칠레의 Río Hurtado에 있는 소행성 지상충격 최후 경보 시스템(ATLAS) 망원경에 의해 처음 발견되었습니다. 그 이후로 천문학자들은 지상 망원경과 우주 망원경을 사용하여 진행 상황을 모니터링하고 이에 대해 더 많은 것을 발견했습니다.

그 궤적을 토대로 천문학자들은 3I/ATLAS가 지금까지 관측된 혜성 중 가장 오래된 혜성일 수 있다고 의심합니다. 이는 이미 46억년이 된 태양계보다 30억년 더 오래되었을 수 있습니다.

다음은 무엇입니까?

다음 달에는 Jupiter Icy Moons Explorer(Juice)를 이용해 혜성을 관찰할 예정입니다. Juice는 지난 주 화성 궤도선보다 3I/ATLAS에서 더 멀리 떨어져 있지만 태양에 가장 가까이 접근한 직후에 혜성을 보게 될 것입니다. 이는 혜성이 더 활동적인 상태에 있음을 의미합니다. 2026년 2월까지는 Juice의 관찰 데이터를 받을 수 없을 것으로 예상됩니다. FAQ에서 그 이유를 알아보세요.

3I/ATLAS와 같은 얼음 방랑자들은 더 넓은 은하계에 대한 드물고 확실한 연결을 제공합니다. 실제로 방문하는 것은 훨씬 더 큰 규모로 인류와 우주를 연결하는 것입니다. 이를 위해 ESA는 혜성 인터셉터 임무를 준비하고 있습니다.

혜성 인터셉터는 2029년에 주차 궤도로 발사될 예정이며, 그곳에서 적절한 목표(우리 태양계를 둘러싸고 있는 먼 오르트 구름의 깨끗한 혜성 또는 가능성은 낮지만 매우 매력적인 3I/ATLAS와 같은 성간 물체)를 기다릴 것입니다.

혜성 인터셉터 프로젝트 과학자인 Michael Kueppers는 다음과 같이 설명합니다. “2019년에 혜성 인터셉터가 선택되었을 때 우리는 성간 물체 하나만 알고 있었습니다. 바로 2017년에 발견된 1I/’Oumuamua입니다. 그 이후로 그러한 물체가 두 개 더 발견되어 모양이 매우 다양했습니다. 하나를 방문하면 그 특성을 이해하는 데 돌파구를 제공할 수 있습니다.”

혜성 인터셉터가 도달할 수 있는 성간 물체를 발견할 가능성은 여전히 ​​희박하지만, 우주에서 목표물을 기다리는 신속한 대응 임무의 첫 번째 시연으로서 이 신비한 방문자를 요격할 수 있는 미래 임무의 길잡이가 될 것입니다.

과학자들은 지구의 액체 금속 핵 내부의 움직임이 자성을 생성하는 방법을 설명하는 발전기 이론을 통해 이러한 보호력의 근원을 오랫동안 설명해 왔습니다. 녹은 철과 니켈이 천천히 냉각되면서 외핵에 소용돌이치는 대류가 형성됩니다. 그런 다음 행성의 회전으로 인해 이러한 흐름이 나선형의 나사 모양 패턴으로 뒤틀립니다. 이러한 움직이는 전기 전도성 물질은 자기장을 생성하는 전류를 생성하며 함께 지구 전체 자기장의 대부분을 형성합니다.

그러나 이론은 문제를 제기한다. 지구의 고체 내부 핵이 결정화되기 전에(약 10억년 전) 전체 핵은 액체였습니다. 그때에도 행성의 자기장이 존재할 수 있었을까요?

취리히 공과대학(ETH Zurich)과 중국 SUSTech 출신의 지구물리학자 세 명으로 구성된 그룹은 자연.

새로운 모델은 새로운 통찰력을 제공합니다

과학자들은 지구 내부 깊은 곳의 과정을 직접 관찰할 수 없기 때문에 컴퓨터 시뮬레이션에 의존하여 내부 역학을 모델링합니다.

이 새로운 작업에서 팀은 완전한 액체 코어가 여전히 안정적인 자기장을 유지할 수 있는지 테스트하기 위해 행성의 상세한 디지털 모델을 구축했습니다. Lugano의 CSCS에 있는 Piz Daint 슈퍼컴퓨터에서 일부 수행된 계산에 따르면 점도(액체 금속의 내부 마찰)가 공정에 측정 가능한 영향을 미치지 않는 경우에도 자성이 실제로 발생할 수 있음이 밝혀졌습니다. 이 발견은 지구 자기장이 오늘날에도 여전히 작동하는 것과 매우 유사한 메커니즘을 통해 역사 초기에 형성되었을 가능성이 있음을 시사합니다.

놀랍게도 연구진은 그러한 모델에서 점도가 거의 무시할 수 있는 수준으로 감소될 수 있음을 최초로 보여주었습니다. 이번 연구의 주요 저자인 Yufeng Lin은 “지금까지 정확한 물리적 조건에서 이러한 계산을 수행한 사람은 아무도 없었습니다.”라고 말했습니다.

지구 자기장의 역사를 이해한다

공동저자인 ETH 취리히 지구물리학 교수인 앤디 잭슨(Andy Jackson)은 “이번 발견은 지구 자기장의 역사를 더 잘 이해하는 데 도움이 되며 과거 지질학적 데이터를 해석하는 데 유용하다”고 말했다.

이것은 또한 생명의 출현을 다른 관점에서 보여줍니다. 수십억 년 전에 생명체는 우주에서 유해한 방사선을 차단하여 애초에 생명체의 발전을 가능하게 했던 자기장 차폐의 혜택을 받은 것 같습니다.

연구원들은 또한 새로운 발견을 사용하여 태양이나 목성과 토성과 같은 다른 천체의 자기장을 연구할 수 있습니다.

현대 문명에 없어서는 안될

그러나 지구 자기장은 생명을 보호할 뿐만 아니라; 그것은 위성 통신과 현대 문명의 다른 많은 측면을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. “따라서 자기장이 어떻게 생성되는지, 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지, 그리고 어떤 메커니즘이 자기장을 유지하는지 이해하는 것이 중요합니다.”라고 Jackson은 말했습니다. “자기장이 어떻게 생성되는지 이해하면 향후 발전을 예측할 수 있습니다.”

자기장은 지구 역사를 통틀어 수천 번 극성이 바뀌었습니다. 최근 수십 년 동안 연구자들은 자북극이 지리적 북극으로 빠르게 이동하는 것을 관찰했습니다. 우리 문명이 지구에서 자기가 어떻게 변하고 있는지 이해하는 것은 필수적입니다.

간단히 말해서:

• 취리히 공과대학(ETH Zurich)과 중국 SUSTech의 지구물리학자들은 점도가 영향을 주지 않고 지구의 올바른 물리적 체계가 영향을 미치는 모델에서 지구 핵의 발전기 효과를 입증했습니다.
• 자기장은 지구의 초기 역사에서 오늘날과 마찬가지로 핵이 완전히 액체였던 시절에 생성되었습니다.
• 이 발견은 우리가 지구 자기장의 역사를 더 잘 이해하고 미래 발전을 더 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다.