Un nuevo mapa de materia oscura hecho usando inteligencia artificial revela filamentos ocultos de la materia invisible que une las galaxias.
El mapa se centra en el universo local: el vecindario que rodea la Vía Láctea. A pesar de estar cerca, el universo local es difícil de mapear porque está repleto de estructuras complejas hechas de materia visible, dijo Donghui Jeong, astrofísico de la Universidad Estatal de Pensilvania y autor principal de la nueva investigación.
“Tenemos que realizar ingeniería inversa para saber dónde está la materia oscura observando las galaxias”, dijo Jeong a WordsSideKick.com.
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Materia oscura es una sustancia misteriosa e invisible que interactúa con la materia visible a través de gravedad
Algunos investigadores teorizan que esta materia invisible podría consistir en partículas masivas que interactúan débilmente, o WIMP, que serían muy grandes (para partículas subatómicas, de todos modos) y electromagnéticamente neutrales, de modo que no interactuarían con nada en el espectro electromagnético, como luz.
Otra idea con alguna evidencia potencial para respaldarlo es que la materia oscura puede estar formada por partículas ultraligeras llamadas axiones.
Sea lo que sea la materia oscura, sus efectos son detectables en las fuerzas gravitacionales que impregnan el universo.
Sin embargo, trazar un mapa de una fuerza gravitacional invisible no es fácil.
Por lo general, los investigadores lo hacen ejecutando grandes simulaciones por computadora, comenzando con un modelo del universo temprano y avanzando rápidamente a través de miles de millones de años de expansión y evolución de la materia visible, llenando los espacios en blanco gravitacional para averiguar dónde estaba la materia oscura y dónde se encontraba. debería ser hoy. Esto requiere una gran potencia informática y una cantidad significativa de tiempo, dijo Jeong.
Este nuevo estudio adopta un enfoque diferente. Los investigadores primero entrenaron un programa de aprendizaje automático en miles de simulaciones por computadora de materia visible y materia oscura en el universo local.
Aprendizaje automático es una técnica que es particularmente hábil para seleccionar patrones de grandes conjuntos de datos. Los universos modelo en el estudio provienen de un sofisticado conjunto de simulaciones llamado Illustris-TNG.
Después de probar el entrenamiento del algoritmo de aprendizaje automático en un segundo conjunto de simulaciones del universo Illustris-TNG para mayor precisión, los investigadores lo aplicaron a datos del mundo real.
Utilizaron el catálogo de galaxias Cosmicflows-3, que contiene datos sobre la distribución y el movimiento de la materia visible dentro de los 200 megaparsecs, o 6.500 millones de años luz, de la Vía Láctea. Esa área incluye más de 17.000 galaxias.
(Hong et. Al., Astrophysical Journal, 2021)
Sobre: Estos mapas de densidad, cada uno con una sección transversal en diferentes dimensiones, reproducen características conocidas y prominentes del universo (rojo) y también revelan características filamentosas más pequeñas (amarillo) que actúan como puentes ocultos entre las galaxias. La X denota la galaxia de la Vía Láctea y las flechas denotan el movimiento del universo local debido a la gravedad.
El resultado fue un nuevo mapa de materia oscura en el universo local y sus relaciones con la materia visible.
En un hallazgo prometedor, el algoritmo de aprendizaje automático reprodujo gran parte de lo que ya se sabía o se sospechaba sobre el vecindario de la Vía Láctea a partir de simulaciones cosmológicas.
Pero también sugirió nuevas características, incluidos largos filamentos de materia oscura que conectan las galaxias alrededor de la Vía Láctea entre sí.
Esto es importante para comprender cómo se moverán las galaxias con el tiempo, dijo Jeong.
Por ejemplo, se espera que la Vía Láctea y las galaxias de Andrómeda se estrellen entre sí en unos 4.500 millones de años.
Comprender el papel de la materia oscura local en esa colisión podría ayudar a abordar con mayor precisión cómo y cuándo ocurrirá esa fusión, y otras.
“Ahora que conocemos la distribución de la materia oscura, podemos calcular con mayor precisión la aceleración que moverá las galaxias a nuestro alrededor”, dijo Jeong.
La investigación apareció el 26 de mayo en el Diario astrofísico.
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Este artículo fue publicado originalmente por Ciencia viva. Leer el artículo original aquí.
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