Phát hiện loại sóng dài hàng nghìn tỷ km ngoài vũ trụ, hé lộ điều khó tin về cặp hố đen khổng lồ

Mới đây National Geographic đưa tin vào ngày 28/6, những gợn sóng siêu to khổng lồ trong trường không gian – thời gian đã được các nhà thiên văn học phát hiện. Theo đó, sóng hấp dẫn lớn cỡ này được cho là đến từ hố đen siêu khối lượng sáp nhập, mỗi hố đen lớn gấp hàng tỷ lần Mặt trời.

Nhóm nhà khoa học đến từ Đài quan sát Sóng hấp dẫn Nanohertz Bắc Mỹ (NANOGrav) có thể thu sóng thông qua nghiên cứu biến động thời gian trong chớp vô tuyến từ xác sao quay tròn gọi là sao xung.

Sóng hấp dấn được tạo ra bởi bất kỳ vật nào có khối lượng tăng tốc, loại sóng này di chuyển ở vận tốc ánh sáng, kéo căng và có khả năng đè ép trường không gian - thời gian dọc đường đi. Vào năm 1916, Albert Einstein đã dự đoán sóng hấp dẫn, sau đó giới khoa học cũng tìm thấy bằng chứng đầu tiên của loại sóng này qua Đài quan trắc sóng hấp dẫn bằng giao thoa kế laser (LIGO) năm 2015.

Các nhà khoa học đã công bố 5 nghiên cứu trên tạp chí Astrophysical Journal Letters, họ phát hiện sóng hấp dẫn tần số thấp với bước sóng dài đến mức ánh sáng mất nhiều năm hoặc nhiều thập kỷ để di chuyển giữa hai đỉnh của nó.

Trong quá trình phân tích, các nhà khoa học sử dụng kỹ thuật tập hợp cảm biến lớn hơn Trái đất. Trong vòng 15 năm qua, Đài quan sát Sóng hấp dẫn Nanohertz Bắc Mỹ phân tích các ngôi sao chết trong dải Ngân Hà để tạo ra một máy dò sóng hấp dẫn cỡ thiên hà.

Bên cạnh đó cũng có khả năng lớn khiến nguồn phát ra sóng vô tuyến mới phát hiện là cặp hố đen siêu khối lượng lớn hơn từ 100 triệu đến 10 tỷ lần Mặt trời. Ngoài ra, LIGO phát hiện sóng hấp dẫn có thể đến từ vụ va chạm giữa hai hố đen nhỏ hơn hoặc sao neutron có khối lượng chỉ bằng vài chục Mặt trời.

Họ suy đoán rằng hố đen siêu khối lượng nằm ở trung tâm những thiên hà lớn nhất trong vũ trụ. Với tính năng thu thập dữ liệu theo thời gian của Đài quan sát Sóng hấp dẫn Nanohertz Bắc Mỹ, nhóm nghiên cứu mong muốn thiết bị đủ nhạy để xác định sóng hấp dẫn từ hệ nhị phân hố đen cụ thể, từ đó khiến cho việc phân tích mục tiêu sẽ dễ dàng hơn trước.