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ASTRONOMÍA. Nuevo mapa de materia oscura muestra conexiones ocultas entre galaxias

 

Mapas del estudioHong et. al./Revista astrofísica

Un equipo internacional de investigadores desarrolló un nuevo mapa de materia oscura, revelando conexiones previamente desconocidas entre galaxias, según un comunicado de prensa de la Universidad Estatal de Pensilvania. El mapa se publica en un artículo en el Astrophysical Journal . 

Desarrollado utilizando un modelo de aprendizaje automático entrenado en datos reales, el nuevo mapa del universo local podría proporcionar información clave sobre la historia y el futuro del universo, lo que nos permite una ventana sin precedentes hacia el futuro lejano.

Predecir la distribución de la materia oscura invisible

La materia oscura constituye aproximadamente el 80 por ciento del universo y, sin embargo, sabemos muy poco sobre ella. Lo que sí sabemos es que su efecto en el universo forma la columna vertebral de la red cósmica y dicta el movimiento de las galaxias. 

Los investigadores solo han podido inferir la distribución de la materia oscura en función de su influencia gravitacional en los objetos celestes, incluidas las galaxias. Sorprendentemente, es más fácil estudiar la distribución de la materia oscura mucho más lejos de nuestra galaxia, debido al hecho de que cuanto más miras hacia el espacio, más atrás en el tiempo estás viendo.

"Es más fácil estudiar la distribución de la materia oscura mucho más lejos porque refleja un pasado muy lejano, que es mucho menos complejo", dijo Donghui Jeong, profesor asociado de astronomía y astrofísica en Penn State y autor correspondiente del estudio.

Con el tiempo, a medida que la  estructura a gran escala  del universo ha crecido, la complejidad del universo ha aumentado, por lo que es inherentemente más difícil realizar mediciones sobre la materia oscura a nivel local.

Para su estudio, el equipo de investigadores utilizó el aprendizaje automático para construir un modelo utilizando información sobre la distribución y el movimiento conocidos de las galaxias, utilizando datos reales del catálogo de galaxias Cosmicflow-3. Al mapear estos objetos visibles, pudo predecir la distribución de la materia oscura.

Con este método, el equipo pudo trazar un mapa de la distribución de la materia oscura en el universo local de una manera relativamente menos intensiva desde el punto de vista computacional que los intentos anteriores, que intentaron trazar el mapa del universo desde sus primeros días.

Abriendo un 'nuevo capítulo de estudio cosmológico'

El nuevo mapa reveló varias estructuras nuevas, incluidas estructuras filamentosas más pequeñas que conectan las galaxias. Estos hallazgos, explicaron los investigadores, podrían ayudarnos a predecir eventos con miles de millones de años de anticipación.

Por ejemplo, al estudiar los filamentos de materia oscura que conectan la Vía Láctea y su galaxia más cercana, Andrómeda , podríamos predecir si las dos galaxias eventualmente colisionarán en muchos miles de millones de años.

Tener un mapa local de la  red cósmica  abre un nuevo capítulo de estudio cosmológico. Permite estudiar cómo la distribución de la materia oscura se relaciona con otros datos de emisión, lo que ayudará a comprender la naturaleza de la materia oscura. 

Las características filamentosas más pequeñas se muestran en amarillo. La X denota la Vía Láctea, mientras que las flechas denotan el movimiento del universo local. Fuente: Hong et. al., Revista astrofísica

Como la materia oscura dicta esencialmente los movimientos de las galaxias, también dicta nuestro destino, explicaron los investigadores detrás del nuevo mapa de aprendizaje automático. Por lo tanto, tener un modelo preciso de materia oscura nos permite mirar hacia el futuro del universo y observar la dirección en la que nos dirigimos.

Los estudios espaciales futuros, como el planeado con el telescopio espacial James Webb de la NASA , proporcionarán aún más información sobre la materia oscura y más puntos de datos para el mapa de materia oscura del equipo, haciéndolo aún más preciso para representar el pasado y el futuro.

Más información: Astrophysical Journal (2021). DOI: 10.3847/1538-4357/abf040

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