Учёные уже получили достаточно свидетельств существования тёмной материи и теперь пытаются понять, что именно скрывается за этим загадочным веществом. По словам ведущего научного сотрудника Института физики РГПУ им. Герцена Виталия Вертоградова, тёмной материи во Вселенной примерно в десять раз больше, чем обычного видимого вещества. При этом её точная природа до сих пор неизвестна. Сейчас рассматривается сразу несколько вариантов.
Согласно одной из моделей, тёмная материя состоит из новых элементарных частиц, которых наука пока не знает. По другой версии, это могут быть компактные объекты, похожие на первичные, то есть микроскопические, чёрные дыры.
Есть и ещё более радикальное объяснение: возможно, сама гравитация на больших расстояниях работает не совсем так, как принято считать. Тогда для объяснения наблюдаемых явлений придётся модифицировать теорию относительности Эйнштейна.
Разгадка природы тёмной материи может изменить представления учёных о Вселенной. Исследование этого вещества должно помочь понять, из чего она состоит и каким образом появились галактики и их скопления.
Если окажется, что тёмная материя действительно состоит из неизвестных частиц, это станет открытием новой физики. Однако речь не идёт о каких-то фантастических явлениях: появятся новые теории, которые смогут описать обнаруженные частицы.
Если же такие частицы найти не удастся, учёным, возможно, придётся пересматривать существующие представления о гравитации и теорию Эйнштейна.
Тем временем исследователи проекта LUX-ZEPLIN сообщили о возможном сигнале, который может быть связан с тёмной материей. Эксперимент проходит на глубине 1,5 км в старой золотой шахте в Южной Дакоте в США.
Внутри установки находится резервуар с 10 тоннами жидкого ксенона. Его используют для поиска крайне редких столкновений частиц тёмной материи с атомами вещества.
Прибор зарегистрировал одно событие — короткий «отклик» атома. Однако учёные пока не называют это доказательством обнаружения тёмной материи.
Результат ещё необходимо подтвердить. Для этого нужно зарегистрировать повторяющиеся события и тщательно проверить данные, чтобы исключить случайные совпадения, подчеркнули в РГПУ им. Герцена.