Desvendando a Natureza da Matéria Escura com o CTA

• Processo: 25/05794-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos
• Pesquisador responsável: Luiz Vitor de Souza Filho
• Beneficiário: Manoel Felipe Sousa
• 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): Análise de dados Matéria escura Observatório Cherenkov Telescope Array Astrofísica de partículas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados | matéria escura | Observatório CTA | astrofísica de partículas

Resumo

Há um consenso geral atualmente de que a densidade de matéria do Universo consiste principalmente de um componente desconhecido, chamado Matéria Escura (DM). No entanto, sua natureza fundamental ainda é desconhecida. Propomos investigar as potencialidades do CTA para detectar um sinal de matéria escura e identificar sua verdadeira natureza por meio de sua aniquilação ou decaimento em ambientes densos do Universo, como galáxias esferoidais anãs (dSph), galáxias satélites da Via Láctea, como a Nuvem de Magalhães Grande (LMC) e o Centro Galáctico (GC).Este projeto está focado na modelagem da física de partículas e astrofísica do sinal e do fundo para vários modelos além do Modelo Padrão de DM. Usaremos os dados do CTA para investigar modelos não canônicos de DM que foram negligenciados por experimentos com raios gama no passado, e também investigaremos a correlação entre as linhas de raios gama e a emissão contínua de raios gama. Enquanto os dados do CTA não estão disponíveis, a sensibilidade dos instrumentos atuais (Fermi, H.E.S.S., MAGIC, VERITAS, AMS-02, etc.) para esses modelos será derivada.Finalmente, um trabalho de otimização das técnicas de busca e métodos de análise para esses modelos será desenvolvido para ser utilizado com os dados do CTA quando disponíveis.