Ett team av forskare från Universidad de Zaragoza, King's College London och Institute of Astronomy i Storbritannien har funnit att en "mörk materia-orkan" som passerar genom vårt solsystem erbjuder en bättre chans än vanligt att upptäcka axioner. I deras tidning publicerad i tidningen Fysisk granskning D , gruppen beskriver sina fynd och varför de tror att deras observationer kan ge hjälp för att förstå mörk materia.

Bevisen för existensen av mörk materia är mycket stark, men forskare kan fortfarande inte hitta ett sätt att faktiskt "se" det. På grund av det, de fortsätter att försöka hitta nya sätt att göra det på. I denna nya insats, forskarna har studerat S1-strömmen – en samling stjärnor som rör sig på ett sätt som tyder på att de en gång var en del av en dvärggalax som konsumerades av Vintergatan. S1-strömmen upptäcktes förra året av ett team som studerade data från Gaia-satelliten. Andra sådana strömmar har observerats tidigare, men detta är den första som korsar vägar med vårt eget solsystem. I denna nya insats, forskarna har studerat den möjliga effekten av S1 när den passerade genom vår region, eftersom det erbjuder en unik möjlighet att studera mörk materia.

När S1 rörde sig genom vårt område, Teorin antyder att mörk materia borde ha rört sig med den. Beräkningar från teamet tyder på att den bör röra sig i ungefär 500 km/s. De skapade flera modeller som visar fördelningen av den mörka materian och dess densitet. Genom att göra det kunde de skapa förutsägelser om möjliga signaturer av strömmen för forskare att leta efter. De föreslår att denna händelse ger de i fältet som letar efter observerbara bevis på mörk materia en bättre chans än normalt att göra det. De antyder att det inte är troligt att WIMP-detektorer kommer att hitta något ovanligt. Men de föreslår vidare att närvaron av en mörk materia-orkan kan öka chanserna för upptäckt av axionisk mörk materia på grund av möjliga stötar i det breda spektrumet av axioner. De noterar också att den nuvarande stormen kan erbjuda data för framtida detektionssystem som är mer avancerade än de som används idag.

© 2018 Science X Network