Usando Inteligencia Artificial para trazar el Universo

Astrónomos alemanes han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial para ayudar a trazar y explicar la estructura y la dinámica del universo que nos rodea con una precisión sin precedentes. El equipo, dirigido por Francisco Kitaura del Instituto Leibniz para Astrofísica en Potsdam, publicaron sus resultados en la revista Monthly Notices de la Royal Astronomical Society. Los científicos utilizan habitualmente grandes telescopios para explorar el cielo, trazando las coordenadas y la estimación de las distancias de cientos de miles de galaxias y lo que les permite crear un mapa de la estructura a gran escala del universo. Pero la distribución que los astrónomos ven es intrigante y difícil de explicar, con las galaxias que forman grupos que muestran una 'red cósmica', un complejo de filamentos conectan las grandes regiones vacías en el medio. La fuerza motriz de una estructura tan rica es la gravitación. Esta fuerza se origina a partir de dos componentes: en primer lugar el 5% del universo que parece estar hecho de materia "normal" que compone las estrellas, los planetas, el polvo y el gas que podemos ver y en segundo lugar el 23% formado por invisible el 'dark' .Junto a ellos alrededor del 72% del cosmos está formado por una misteriosa "energía oscura" que en lugar de ejercer una fuerza gravitacional se cree que es responsable de la aceleración de la expansión del universo. En conjunto, estos tres componentes se describen en la Materia Oscura Fría Lambda (LCDM) modelo para el cosmos, el punto de partida para el trabajo del equipo de Potsdam. Las mediciones del calor residual del Big Bang - la llamada radiación del fondo cósmico de microondas o CMBR, emitido hace 13.700 millones de años, permiten a los astrónomos determinar el movimiento del Grupo Local, el cúmulo de galaxias que incluye la Vía Láctea, la galaxia en que vivimos.Astrónomos tratar de conciliar este movimiento con la predicha por la distribución de la materia que nos rodea y su fuerza gravitacional asociada,pero esto se ve comprometida por la dificultad de trazar la materia oscura en la misma región."Encontrar la distribución de materia oscura que corresponde a un catálogo de galaxias es como tratar de hacer un mapa geográfico de Europa a partir de una imagen de satélite durante la noche, que sólo muestra la luz que proviene de áreas densamente pobladas ", dice el Dr. Kitaura. Para intentar solucionar este problema, desarrolló un nuevo algoritmo basado en inteligencia artificial (AI). Se comienza por las fluctuaciones en la densidad del universo visto en el CMBR, entonces modela la manera que la materia colapsa en las galaxias actuales más de los siguientes 13 mil millones años. Los resultados del algoritmo de AI son un ajuste estrecho para la distribución observada y movimiento de las galaxias. Dr. s Kitaura Comentario: "Nuestros cálculos precisos muestran que la dirección del movimiento y el 80% de la velocidad de las galaxias que forman el Grupo Local se puede explicar por las fuerzas gravitatorias que surgen de la materia hasta 370 millones de años luz de distancia. En comparación la galaxia de Andrómeda, el miembro más grande del Grupo Local, está a tan sólo 2,5 millones de años luz de distancia, así que estamos viendo cómo la distribución de materia a gran distancia afecta galaxias mucho más cerca de casa. "Nuestros resultados también están muy de acuerdo con la predicciones del modelo LCDM. Para explicar el resto del 20% de la velocidad, es necesario considerar la influencia de la materia hasta unos 460 millones de años luz de distancia, pero por el momento los datos son menos fiables a una distancia tan grande. "A pesar de esta advertencia, nuestro modelo es un gran paso adelante con la ayuda de la IA, ahora podemos modelar el universo que nos rodea con una precisión sin precedentes y el estudio de cómo las estructuras más grandes del cosmos llegó a existir ". leer mas