V průlomovém objevu, který by mohl pomoci vyřešit jednu z nejtrvalejších záhad kosmologie, astronomové identifikovali masivní vlákno přehřátého plynu spojující čtyři kupy galaxií v rámci nadkupy Shapley.
Toto vlákno, detekované díky sofistikované kombinaci rentgenových pozorování a metod analýzy využívajících umělou inteligenci, obsahuje plyn zahřátý na více než 10 milionů stupňů Celsia a má hmotnost přibližně desetkrát větší než naše galaxie Mléčná dráha. Táhne se šikmo napříč nadkupou v délce 23 milionů světelných let (7,2 megaparseku), což odpovídá přibližně 230násobku délky Mléčné dráhy.
Tento objev je obzvlášť významný, protože by mohl vysvětlit část tzv. „chybějící“ hmoty ve vesmíru. Kosmologické modely předpovídají, že asi třetina běžné hmoty v lokálním vesmíru zůstává neodhalena, a vědci se domnívali, že tato chybějící hmota by mohla existovat právě v dlouhých vláknech plynu spojujících husté oblasti vesmíru.
„Jde o první rentgenovou spektroskopickou detekci čistého záření teplého-horkého mezigalaktického média z jednotlivého, nedotčeného vlákna bez významného znečištění,“ vysvětluje hlavní autor výzkumu Konstantinos Migkas, jehož tým publikoval výsledky v časopise Astronomy & Astrophysics dne 19. června 2025.
Výzkumný tým použil novátorský přístup, který kombinoval pozorování ze dvou rentgenových vesmírných teleskopů – XMM-Newton od ESA a Suzaku od japonské agentury JAXA. Zatímco Suzaku mapoval slabé rentgenové záření vlákna v široké oblasti, XMM-Newton přesně identifikoval a odstranil rušivé zdroje rentgenového záření, například supermasivní černé díry uvnitř vlákna. Pokročilé algoritmy umělé inteligence byly klíčové při zpracování těchto složitých dat – pomohly izolovat signaturu vlákna od šumu pozadí a odhalit vzory, které by bylo ručně nemožné rozpoznat.
Nadkupa Shapley, která se nachází v souhvězdí Kentaura, je jednou z nejhmotnějších struktur v blízkém vesmíru a obsahuje více než 8 000 galaxií. Nově objevené vlákno spojuje dva páry kup galaxií v této nadkupě: A3530/32 a A3528-N/S.
Kromě toho, že objev pomáhá řešit problém chybějící hmoty, potvrzuje také desítky let staré teoretické modely a simulace kosmické sítě – rozsáhlé sítě vláken, která tvoří páteř struktury vesmíru. Zároveň ukazuje rostoucí význam umělé inteligence v astronomickém výzkumu, kde schopnosti AI rozpoznávat vzory umožňují vědcům detekovat a analyzovat jevy, které byly dříve pro běžné pozorovací metody neviditelné.