Revelando a natureza da matéria escura com o CTA

• Processo: 22/16580-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos
• Pesquisador responsável: Luiz Vitor de Souza Filho
• Beneficiário: Guillermo Gerardo Rivera Gambini
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/01089-1 - Cherenkov Telescope Array: construção e primeiras descobertas, AP.ESP
• Assunto(s): Astrofísica de partículas Matéria escura Observatório Cherenkov Telescope Array
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: astrofísica de partículas | matéria escura | Observatório CTA | astrofísica de partículas

Resumo

Existe um amplo consenso hoje em dia que a densidade de matéria do Universo principalmente consiste em um componente desconhecido, chamado Dark Matter (DM). No entanto, seu fundamento natureza ainda é desconhecida. Propomos investigar as potencialidades da CTA para detectar um sinal da matéria escura e identificar sua verdadeira natureza através de sua aniquilação ou decaimento em corpos densosambientes do Universo, como galáxias anãs esferoidais (dSph), galáxias satélitesda Via Láctea como a Grande Nuvem de Magalhães (LMC) e o Centro Galáctico (GC).Este projeto é focado na física de partículas e modelagem astrofísica do sinal efundo para vários modelos além do padrão de DM. Usaremos os dados do CTA para sondar os modelos DM não canônicos que foram negligenciados por experimentos de raios gama em passado, e investigará a correlação entre as linhas de raios gama e o contínuo emissão de raios gama. Embora os dados do CTA não estejam disponíveis, a sensibilidade dos instrumentos atuais mentos ((Fermi, H.E.S.S., MAGIC, VERITAS, AMS-02 etc) para esses modelos serão derivados. Por fim, um trabalho de otimização das técnicas de busca e métodos de análise para estes modelos serão desenvolvidos para serem usados com dados CTA quando disponíveis.