Aktiva galaktiska kärnor (AGN) spelar en viktig roll i galaxens evolution. Astronomer från SRON och RuG har nu använt ett rekordsättande prov av galaxer för att bekräfta att galaxsammanslagningar har en positiv effekt på att tända AGN. De kunde sammanställa cirka 10 gånger fler bilder av sammanslagna galaxer än tidigare studier genom att använda en maskininlärningsalgoritm.

En av de större frågorna inom astronomi är hur galaxer utvecklas från moln av gas och damm till de vackra spiralstrukturer som observeras i vårt galaktiska grannskap. Så kallade aktiva galaktiska kärnor (AGN) består av intressanta forskningsobjekt för att svara på en del av frågan, eftersom det verkar finnas samevolution mellan AGN och galaxer. AGN har supermassiva svarta hål som avger enorma mängder energi efter att ha samlat gas från sin omgivning. Vissa har tillräckligt stora magnetiska eller gravitationsfält för att spotta ut strålar från sina poler som sträcker sig över tusentals ljusår.

Co-evolution är en tvåvägsgata. Å ena sidan, utvecklingsstadiet för en galax påverkar AGN-aktivitet. AGN verkar trivas i ett visst skede av en galax utveckling, eftersom vi ser AGN-aktiviteten toppa i galaxer på ett visst avstånd, och därför vid en viss tidpunkt i det förflutna. Å andra sidan, AGN-aktivitet påverkar en galax stjärnbildning. Det här kan gå åt båda hållen. En AGN:s jet skjuter bort gas när den fortplantar sig genom galaxen, tvingar gasen att kollidera med annan gas och skapar därmed klumpar — frön till babystjärnor. Men AGN avger också energi, värma upp gasen och på så sätt förhindra att den svalnar och kondenserar till klumpar.

Astronomer från SRON Netherlands Institute for Space Research och University of Groningen (RuG), inklusive Lingyu Wang och Fangyou Gao, har nu använt ett prov med ett rekordstort antal galaxer för att studera en av de faktorer som tros ha en positiv effekt på att tända AGN:sammanslagningar mellan galaxer. Och verkligen, forskarna hittade ett samband. De räknade cirka 1,4 gånger fler AGN:er vid fusioner än i icke-fusioner. Och tvärtom, forskarna fann ungefär 1,3 gånger fler sammanslagningar i prover av galaxer med en AGN jämfört med prover av galaxer utan en AGN.

Forskargruppen använde en maskininlärningsalgoritm för att känna igen sammanslagningar. Det gav ett urval som är ungefär en storleksordning större än de i tidigare studier, gör korrelationen mycket mer tillförlitlig. "Vi har byggt ett nätverk för att träna systemet att känna igen sammanslagningar i många bilder, " säger första författaren Fangyou Gao. "Detta gör det möjligt för oss att använda ett stort urval av två teleskopundersökningar med tiotusentals galaxer. AGN:er är relativt lätta att känna igen baserat på deras spektrum. Men sammanslagningar måste klassificeras från bilder, vilket vanligtvis är ett mänskligt jobb. Med maskininlärning, vi kan nu låta datorer göra detta åt oss."