Na semana passada, todos sabem que aconteceu o tão esperado lançamento do segundo conjunto de dados da missão Gaia, da ESA, fornecendo a informação completa de 1.7 bilhão de estrelas, o catálogo estelar mais rico até o momento.
Para colocar esse grande número em contexto, se você contar apenas 1 bilhão numa taxa de 1 contagem por segundo, você levaria mais de 30 anos contando. Os novos dados certamente deixarão os astrônomos ocupados por muito tempo.
O conjunto de dados já revelou detalhes importantes sobre as populações estelares da Via Láctea e sobre como as estrelas se movem, uma informação essencial para investigar a formação e evolução da nossa galáxia.
Esses dados são tão valiosos que incluem também informações sobre estrelas além da nossa galáxia. Um exemplo está ilustrado na imagem desse post, que fora em uma das galáxias mais próximas da Via Láctea, a Grande Nuvem de Magalhães, ou, do inglês, a LMC.
Essa imagem combina a densidade total das estrelas detectadas pela missão Gaia em cada pixel, com informações sobre o movimento próprio das estrelas, sua velocidade no céu, que é representada pela textura da imagem, o que dá a ela uma impressão de uma digital.
Medindo o movimento próprio de algumas milhões de estrelas na LMC, os astrônomos foram capazes de ver uma impressão das estrelas rodando no sentido horário ao redor do centro da galáxia. A impressão do movimento é invocada pela natureza espiralada da linha de textura.
Os astrônomos estão interessados em derivar as órbitas dos aglomerados globulares, antigos sistemas de estrelas que são unidos pela gravidade e que são encontrados no halo da Via Láctea. Isso fornecerá todas as informações importantes e necessária para que se possa estudar a evolução passada da nossa galáxia e o seu ambiente.
Uma visão similar, com base na quantidade de radiação detectada pela Gaia, e na informação de cor sobre as estrelas, é mostrada abaixo, e uma visão animada da rotação das estrelas na LMC, também.
Leia mais sobre o segundo lançamento de dados da Gaia, aqui:
Agradecimetnos: Gaia Data Processing and Analysis Consortium (DPAC); A. Moitinho / A. F. Silva / M. Barros / C. Barata, University of Lisbon, Portugal; H. Savietto, Fork Research, Portugal; P. McMillan, Lund Observatory, Sweden