Un’immagine vale più di mille parole, recita il famoso detto. Ma in astrofisica, disciplina che nasce dall’ispezione visuale del cielo e che proprio dalle immagini del cosmo trae la sua linfa, c’è qualcosa che vale ancora di più: lo spettro. Scomponendo la luce che proviene dai corpi celesti nelle sue varie lunghezze d’onda – una specie di arcobaleno – si possono estrarre informazioni che, per una scienza separata all’origine dagli oggetti del proprio studio, non sarebbe possibile raccogliere altrove.
Immagine di una porzione di cielo osservata dal telescopio spaziale Euclid (cliccare per ingrandire). Crediti: Esa/Euclid/Euclid Consortium/Nasa, image processing by B. Granett (Inaf) CC BY-SA 3.0 IGO
Nello spettro di stelle, nebulose e galassie si leggono le tracce degli elementi chimici lì presenti, ed è così che nell’ultimo paio di secoli si è potuto indagare la natura di queste sorgenti altrimenti irraggiungibili. Dalle righe presenti nello spettro delle galassie, poi, si può calcolare il redshift, ovvero quanto la loro radiazione è stata stirata, e dunque spostata verso il rosso, a causa dell’inesorabile allontanamento collettivo prodotto dall’espansione dell’universo. E con il redshift, a sua volta, si può stimare la distanza da queste galassie – esercizio astronomico tutt’altro che banale ma quanto mai necessario se si intende trasformare le immagini della volta celeste in una mappa tridimensionale del cosmo ed esaminare la sua storia, lunga quasi 14 miliardi di anni.
Rivisitando in chiave astrofisica il vecchio adagio, verrebbe da dire che uno spettro vale più di mille immagini. Un valore che, giustamente, ha il suo prezzo: per ottenere uno spettro occorre osservare un corpo celeste per un tempo maggiore rispetto a quello necessario per realizzare un’immagine, e anche l’analisi dei dati è molto più laboriosa.
Ne sa qualcosa la collaborazione Euclid, che ieri ha reso pubblica la sua prima grande data release, la Data Release 1 – Foundation. Nei primi tredici mesi di operazioni scientifiche, la missione dell’Agenzia spaziale europea (Esa) ha immortalato quasi un miliardo di galassie, ritratte in circa diecimila immagini e accompagnate da ben 309 milioni di spettri, 160 milioni dei quali hanno qualità sufficiente per provare a misurare il redshift delle rispettive sorgenti. La strada per arrivare a questi spettri, tuttavia, è parecchio tortuosa, e il motivo è racchiuso in una parola: slitless. In italiano, significa “senza fenditura”, ed è la particolare modalità con cui Nisp, il Near Infrared Spectrometer and Photometer a bordo di Euclid, ottiene i suoi spettri.
Una porzione di cielo ripresa dal telescopio spaziale Euclid, in cui è rappresentato lo spettro delle varie stelle e galassie osservate (cliccare per ingrandire). Crediti: Esa/Euclid/Euclid Consortium/Nasa, image processing by B. Granett (Inaf) CC BY-SA 3.0 IGO
Due filosofie opposte
«Nella maggior parte dei telescopi a terra, c’è uno strumento in cui viene inserita una maschera opaca con una serie di piccoli buchi posizionati in corrispondenza degli oggetti che si è deciso, a priori, di voler osservare», spiega Marco Scodeggio, ricercatore in una delle due sedi milanesi dell’Istituto nazionale di astrofisica (Inaf) e responsabile del software per l’analisi dei dati spettroscopici di Euclid. «Quindi viene fatta una selezione a priori degli oggetti che vengono ritenuti interessanti: si raccoglie la luce soltanto di questi oggetti. La luce viene dispersa con un prisma (o un grisma) per separare le varie frequenze o lunghezze d’onda».
Fanno così la Sloan Digital Sky Survey e la collaborazione Desi (Dark Energy Spectroscopic Instrument), per esempio, due collaborazioni scientifiche che hanno raccolto milioni di spettri di galassie con i loro osservatori, rispettivamente in New Mexico e in Arizona. Anche il telescopio spaziale James Webb adotta questa filosofia, costruendo di volta in volta una nuova maschera per il pezzetto di cielo che si desidera studiare, grazie alla batteria di microshutter dello spettrografo NirSpec. Questo modo di procedere, racconta Scodeggio, ha un vantaggio: ogni spettro viene raccolto separatamente e quindi è relativamente facile da analizzare. «Ma paghi il prezzo», aggiunge, «di aver dovuto decidere a priori quali oggetti osservare, quindi c’è sempre il rischio di essersi persi per strada degli oggetti molto interessanti che però non erano conosciuti». È un metodo efficiente, sicuro, chiavi in mano. Però elimina dal principio la possibilità di fare scoperte inaspettate. «Questo porta con sé il fatto che oggetti veramente strani, anomali, potenzialmente molto interessanti, probabilmente vengono esclusi dalla selezione».
Euclid segue un approccio diverso. Non c’è nessuna maschera forata per selezionare la luce solamente delle sorgenti predeterminate. «Si disperde la luce di tutti gli oggetti che sono visibili a ogni singolo puntamento», nota il ricercatore, «eliminando la selezione a priori degli oggetti da osservare». Lo spazio di scoperta si allarga, ma ovviamente c’è un prezzo da pagare. In un’immagine astronomica di buona qualità si riescono generalmente a risolvere le diverse sorgenti celesti, anche quando appaiono vicine tra loro. «Ogni tanto si sovrappongono, ma è molto raro», prosegue Scodeggio. «Se però un cerchietto dal diametro di 5 pixel [l’immagine di una stella o galassia, ndr] diventa un rettangolo lungo 500 pixel [lo spettro, ndr] e questo rettangolo va a sovrapporsi a tutti gli altri rettangoli lunghi 500 pixel che stanno nelle vicinanze, quello che succede è che mediamente lo spettro di una stella o di una galassia si sovrappone statisticamente ad altri dieci spettri di oggetti vicini».
Il risultato è che, nel rivelatore di Euclid, un dato pixel riceve contemporaneamente la luce di due spettri diversi, che contiene informazioni provenienti da due sorgenti completamente diverse, per giunta a distanze diverse. Per districarsi meglio tra le varie sorgenti, quando Nisp acquisisce uno spettro, lo fa in quattro direzioni di dispersione diverse: così i rettangoli ruotano leggermente nel piano dell’immagine, fornendo più informazioni per la ricostruzione. «Una grossa fetta del nostro lavoro», riconosce il ricercatore, «è capire quanta parte della luce che quel pixel ha ricevuto arriva dall’oggetto A e quanta parte della luce arriva dall’oggetto B».
Lo strumento Nisp a bordo di Euclid. Crediti: Euclid Consortium & Nisp instrument team
Una questione di contaminazione
Ricostruire l’origine delle informazioni provenienti dai corpi celesti lontanissimi è l’essenza dell’astrofisica, e la modalità slitless dello spettrometro di Euclid spariglia le carte. «Acquisiamo tutti gli spettri di tutte le sorgenti che sono nel campo», sottolinea Chiara Sirignano, professoressa all’Università di Padova, affiliata all’Istituto nazionale di fisica nucleare e operation deputy manager dello strumento Nisp. «Il fatto di avere spettri di tutte le sorgenti, tutte insieme, nella stessa immagine, vuol dire che quando andiamo a identificare la posizione delle righe spettrali di una galassia non c’è solo lo spettro della galassia che stiamo guardando, perché si trova davanti o dietro agli spettri di altri oggetti, quindi è molto più complicato rispetto ad altri casi, dal punto di vista della ricostruzione». Complicato, ma per fortuna non impossibile.
La ricercatrice, che all’interno della collaborazione Euclid monitora il corretto funzionamento di Nisp e la qualità dei dati da esso prodotti, precisa che non si tratta di una problematica nuova, ma di una proprietà insita nel design dello strumento stesso: «se vuoi osservare tante cose tutte insieme, poi te le ritrovi tutte quante insieme, quindi non si può fare diversamente». Per estrarre i tanto agognati spettri si parte dunque dalle immagini, realizzate in due bande – nel visibile con Vis (Visible Instrument), l’altro strumento a bordo di Euclid, e nel vicino infrarosso con Nisp. Dalle immagini si identifica dapprima la posizione della sorgente in questione: nota quella, si va alla ricerca dello spettro. Una volta ricostruito lo spettro, poi, lo si setaccia in cerca di un’impronta molto caratteristica, una riga, segno di una particolare emissione da parte del gas idrogeno presente nelle galassie. In gergo si chiama H-alfa. Quando si misura in laboratorio, questa riga ha una lunghezza d’onda di 656,3 nanometri, corrispondente al colore rosso, ma nella maggior parte delle galassie, a causa dell’espansione dell’universo, si osserva a lunghezze d’onda maggiori – tanto maggiori quanto più la galassia è lontana da noi. «A seconda dello spostamento di questa riga verso il rosso, o meglio verso l’infrarosso, possiamo assegnare il redshift all’oggetto, e quindi la distanza», chiarisce Sirignano. Se pensiamo alle galassie nello spazio tridimensionale, «la coordinata z ce la dà il redshift, ma la x e la y le dobbiamo prendere direttamente dalle immagini».
Una porzione di cielo osservata dal telescopio spaziale Euclid: in alto a destra, sono visibili le stelle e galassie osservate in modalità di imaging, mentre in basso a sinistra la luce di queste sorgenti è stata scomposta nelle lunghezze d’onda che la costituiscono, creando per ciascuna stella o galassia uno spettro. Nel riquadro è visibile lo spettro monodimensionale di una tipica galassia distante osservata da Euclid, con le righe dell’idrogeno (H-alfa) a destra, e dell’ossigeno (O III) a sinistra (cliccare per ingrandire). Crediti: Esa/Euclid/Euclid Consortium/Nasa, image processing by B. Granett and T. Ménard
Questa complessità caratterizza l’architettura dell’intero segmento di terra scientifico, la filiera che elabora i dati ricevuti dal satellite, trasformandoli nelle immagini e negli spettri che vengono poi rilasciati alla comunità scientifica. Una filiera che è guidata proprio da Inaf e vanta un grande contributo italiano. «Prima di poter maneggiare gli spettri con una certa sicurezza e una decente qualità del risultato, c’è bisogno che tutti gli step precedenti di analisi dei dati e di ricostruzione delle immagini siano di altissima qualità», ribadisce Scodeggio. «Poiché la ricostruzione degli spettri dipende in maniera critica dal sapere esattamente dove si trovano gli oggetti e quanto sono brillanti alle diverse lunghezze d’onda per poter separare i diversi contributi, il lavoro sugli spettri può iniziare per forza solamente un certo numero di mesi dopo che gli altri gruppi sono arrivati a un buon punto del loro lavoro di analisi».
Dallo spazio al catalogo astronomico
Tutto inizia dai dati – circa cento gigabyte al giorno – che Euclid manda a terra, quotidianamente, in una finestra di quattro ore, attraverso la rete globale di stazioni di terra dell’Esa. Il primo livello dei dati contiene «la telemetria grezza, che viene poi trasformata, per essere più semplice da elaborare nei successivi livelli in cui, oltre ai dati scientifici degli strumenti, vengono aggiunte informazioni sul puntamento del satellite, sul tempo di acquisizione e sulla configurazione dello strumento», illustra Marco Frailis, che all’Inaf di Trieste coordina il Science Data Center italiano di Euclid, uno dei nove che compongono la missione e che, insieme a quello francese, fornisce metà delle risorse di calcolo e di storage. A questo punto, inizia l’elaborazione dei dati scientifici provenienti, in banda visibile, dallo strumento Vis e, nel vicino infrarosso, dalle tre bande del canale fotometrico di Nisp. Una volta calibrate, insieme anche a immagini provenienti da telescopi a terra, queste diventano l’input per un’altra catena di elaborazione e analisi, che combina le informazioni di tutti i vari canali fotometrici e crea il catalogo ufficiale della missione, con tutti gli oggetti rilevati e tutte le loro proprietà, sia morfologiche che fotometriche.
Dettaglio delle macchine e dello storage dello Euclid Science Data Center italiano, presso la sede dell’Istituto nazionale di astrofisica a Trieste, che vengono usate per lo sviluppo del software necessario all’analisi dati. Crediti: I. Di Maria
«A sua volta, questo viene usato come input per la pipeline spettroscopica, perché serve sapere dove si trovano gli oggetti su cui calcolare gli spettri», prosegue Frailis. «A questo punto, si va avanti con l’analisi spettroscopica, che estrae gli spettri da ciascuna delle quattro immagini acquisite dallo strumento, combina gli spettri delle quattro immagini in un unico spettro e poi passa queste informazioni allo step successivo che esegue le misure sugli spettri monodimensionali». Questi sono i dati di secondo livello, come quelli diffusi ieri nella Data Release 1 – Foundation.
L’ultimo stadio della catena, infine, produce i cosiddetti data product scientifici avanzati, quelli per l’analisi cosmologica. «Qui si raccolgono tutte le misure di distanze, posizione, morfologia, effetti di lensing gravitazionale e quant’altro, per provare a vedere quale modello di universo descrive la distribuzione su grande scala del degli oggetti osservati» chiosa Scodeggio. Per questo livello dei dati, il terzo, bisogna aspettare la Data Release 1 – Cosmology che sarà resa pubblica verso la metà del 2027. L’analisi è ancora in corso: ci vogliono diversi mesi prima che un certo livello sia completato in modo da poter essere utilizzato nel passaggio successivo. «Ci si concentra solo sulla metà migliore del set di dati, 160 milioni di spettri, dai quali si estraggono una ventina di milioni di misure di redshift» puntualizza, «per costruire una mappa tridimensionale della distribuzione delle galassie nell’universo e cercare di capire se la relatività generale di Einstein ne descriva correttamente o meno i dettagli».
Nel frattempo, a un milione e mezzo di chilometri dal nostro pianeta, Euclid va avanti con le operazioni quotidiane della missione. Dal canto suo, «Nisp continua a prendere dati ed è resiliente a un’attività solare anche abbastanza intensa, perché siamo in un periodo di massimo dell’attività del Sole», osserva Sirignano. «Lo strumento continua a funzionare, l’elettronica e i rivelatori non vengono danneggiati, e la qualità delle immagini e degli spettri che vengono acquisite è quella attesa». Anche il segmento scientifico di terra procede con le sue attività, migliorando continuamente le pipeline di analisi, ottimizzando il software e integrandolo con l’infrastruttura di calcolo. Prima di ogni data release viene fatto un test end-to-end di tutte le pipeline, il prossimo è previsto a marzo, per verificare che non ci siano errori o bug nell’analisi. «Stiamo già lavorando da un anno ai miglioramenti per la Data Release 2», ricorda Frailis, «quindi non ci siamo fermati con la Data Release 1: una volta rilasciati i dati internamente al consorzio, una parte del gruppo si è concentrata sugli articoli scientifici, mentre un’altra parte ha continuato a migliorare le varie pipeline di analisi». Mentre l’universo procede con la sua espansione accelerata, le oltre duemila persone che compongono la collaborazione internazionale Euclid non si danno tregua. In attesa di poter leggere, forse, in quei dati, una risposta alle domande aperte sulle enigmatiche componenti che sembrano dominare l’evoluzione del cosmo e il suo corso – la materia oscura e l’energia oscura – ma che sfuggono ancora alla nostra comprensione.