Meest gedetailleerde beelden van sterrenstelsels ooit waargenomen met LOFAR

Na bijna tien jaar werk heeft een internationaal team van astronomen de meest gedetailleerde beelden ooit gepubliceerd van sterrenstelsels buiten ons eigen stelsel, waarmee hun werking in ongekend detail wordt onthuld. De beelden zijn gemaakt met gegevens die zijn verzameld door de door ASTRON gebouwde en beheerde Low Frequency Array (LOFAR), een radiotelescoop die bestaat uit een netwerk van meer dan 70.000 kleine antennes verspreid over negen Europese landen, met de kern in Exloo, Nederland. De resultaten zijn de uitkomst van jarenlang werk van het team onder leiding van Dr. Leah Morabito van de Durham University. Het team werd in het VK gesteund door de Science and Technology Facilities Council (STFC).

Het heldere radiostelsel Hercules A wordt aangedreven door een superzwaar zwart gat in zijn centrum. Credit: R. Timmerman; LOFAR & Hubble Space Telescope
Het heldere radiostelsel Hercules A wordt aangedreven door een superzwaar zwart gat in zijn centrum. Credit: R. Timmerman; LOFAR & Hubble Space Telescope

Onthulling van een verborgen universum van licht in HD

Het heelal is overspoeld met elektromagnetische straling, waarvan zichtbaar licht slechts het kleinste deel uitmaakt. Van gammastralen en röntgenstraling met een korte golflengte tot microgolven en radiogolven met een lange golflengte: elk deel van het lichtspectrum onthult iets unieks over het heelal.

Het LOFAR-netwerk maakt beelden op FM-radiofrequenties die, in tegenstelling tot bronnen met een kortere golflengte zoals zichtbaar licht, niet worden geblokkeerd door de wolken van stof en gas die astronomische objecten kunnen bedekken. Regio's in de ruimte die voor onze ogen donker lijken, schijnen helder in radiogolven - waardoor astronomen in stervormingsregio's of in het hart van sterrenstelsels zelf kunnen kijken.

De nieuwe beelden, die mogelijk zijn gemaakt door internationale samenwerking, verleggen de grenzen van wat we weten over sterrenstelsels en superzware zwarte gaten. Een speciale uitgave van het wetenschappelijke tijdschrift Astronomy & Astrophysics is gewijd aan 11 onderzoekspapers waarin deze beelden en de wetenschappelijke resultaten worden beschreven.

Betere resolutie door samenwerking

De beelden laten het binnenste zien van nabije en verre melkwegstelsels met een resolutie die 20 keer scherper is dan typische LOFAR-beelden. Dit werd mogelijk gemaakt door de unieke manier waarop het team gebruik maakte van de array.

De meer dan 70.000 LOFAR-antennes staan verspreid over Europa, waarvan de meeste in Nederland staan. Bij normaal gebruik worden alleen de signalen van antennes die zich in Nederland bevinden gecombineerd, en ontstaat een 'virtuele' telescoop met een verzamellens met een diameter van 120 km. Door de signalen van alle Europese antennes te gebruiken, heeft het team de diameter van de 'lens' vergroot tot bijna 2.000 km, waardoor de resolutie met een factor twintig is toegenomen.

In tegenstelling tot conventionele array-antennes die meerdere signalen in real time combineren om beelden te produceren, maakt LOFAR gebruik van een nieuw concept waarbij de door elke antenne verzamelde signalen worden gedigitaliseerd, naar een centrale processor worden getransporteerd en vervolgens worden gecombineerd om een beeld te creëren. Elk LOFAR-beeld is het resultaat van de combinatie van de signalen van meer dan 70.000 antennes, wat hun buitengewone resolutie mogelijk maakt.

Jets van superzware zwarte gaten zichtbaar maken

Superzware zwarte gaten liggen op de loer in het hart van veel sterrenstelsels en veel daarvan zijn 'actieve' zwarte gaten die invallende materie verslinden en deze terug de kosmos in spuwen in de vorm van krachtige straalstromen, ‘jets’. Deze jets zijn onzichtbaar voor het blote oog, maar ze zijn helder in radiogolven en het zijn deze jets waarop de nieuwe hogeresolutiebeelden zich hebben gericht.

Dr. Neal Jackson van de Universiteit van Manchester verklaarde: "Deze beelden met hoge resolutie stellen ons in staat om in te zoomen en te zien wat er werkelijk gebeurt wanneer superzware zwarte gaten radiojets lanceren, wat eerder niet mogelijk was bij frequenties in de buurt van de FM-radioband.

Het werk van het team vormt de basis van negen wetenschappelijke studies die nieuwe informatie onthullen over de inwendige structuur van radiojets in een verscheidenheid van verschillende melkwegstelsels.

Een tien jaar durende uitdaging

Nog voordat LOFAR in 2012 operationeel werd, begon het Europese team van astronomen al te werken aan de enorme uitdaging om de signalen van meer dan 70.000 antennes, die wel 2.000 km uit elkaar staan, te combineren. Het resultaat, een voor het publiek toegankelijke gegevensverwerkingspijplijn, die in detail wordt beschreven in een van de wetenschappelijke artikelen, zal astronomen van over de hele wereld in staat stellen LOFAR te gebruiken om relatief gemakkelijk hogeresolutiebeelden te maken.

Dr. Leah Morabito van de Durham Universiteit zei: "Ons doel is dat de wetenschappelijke gemeenschap hierdoor het hele Europese netwerk van LOFAR-telescopen kan gebruiken voor hun eigen wetenschap, zonder jaren te hoeven spenderen om een expert te worden."

Voor superbeelden zijn supercomputers nodig

Het relatieve gemak van de ervaring voor de eindgebruiker logenstraft de complexiteit van de computationele uitdaging die elk beeld mogelijk maakt. LOFAR maakt niet zomaar 'foto's' van de nachtelijke hemel, maar moet de gegevens die door meer dan 70.000 antennes zijn verzameld, samenvoegen, wat een enorme rekenklus is. Om één enkel beeld te produceren moeten meer dan 13 terabits ruwe gegevens per seconde - het equivalent van meer dan driehonderd DVD's - worden gedigitaliseerd, naar een centrale processor worden getransporteerd en vervolgens worden gecombineerd.

Frits Sweijen van de Universiteit Leiden: "Om zulke immense datavolumes te verwerken, moeten we supercomputers gebruiken. Deze stellen ons in staat om de terabytes aan informatie van deze antennes in slechts enkele dagen om te zetten in enkele gigabytes aan wetenschap-klare gegevens."

Bron: ASTRON