MeSsI ya gambetea buscando cúmulos de galaxias

Investigadores del Observatorio Astronómico de Córdoba le dedicaron al astro argentino de fútbol la creación de un código computacional diseñado para identificar grupos de galaxias que se encuentran en proceso de fusión. Ocurre que esos fenómenos son ideales para el estudio de la materia oscura, cuya comprensión se ha convertido en uno de los mayores desafíos para la física moderna. La nueva plataforma informática ya detectó 40 casos de conglomerados estelares uniéndose. El desarrollo fue publicado hoy en una revista internacional. [16.03.2016]

Por Victoria Rubinstein
Colaboradora UNCiencia
Observatorio Astronómico de Córdoba
vickyrubinstein@oac.unc.edu.ar@unc.edu.ar

Un trabajo dedicado con admiración a Lionel Messi. La frase sintetiza la pasión futbolera que un equipo de astrónomos de la Universidad Nacional de Córdoba le imprimió a su último aporte a la comunidad científica. Ellos desarrollaron un código computacional que bautizaron MeSsI –siglas de Mergging Systems Identification algorithm– y que posibilita generar un catálogo de cúmulos de galaxias en procesos de fusión. La detección de esos fenómenos y la información que pueden aportar constituyen una valiosa herramienta para estudiar las propiedades de la materia oscura.

Con los mismos colores que la camiseta del Barça, el «Cúmulo de la bala» [Bullet Cluster] es el grupo de galaxias en fusión más conocido y estudiado por los astrónomos. Fotografía gentileza del Observatorio Astronómico de Córdoba.

Un cúmulo de galaxias es un grupo de galaxias unidas gravitacionalmente; su tamaño puede alcanzar varios millones de años luz. A contramano de lo que podría pensarse, diversas investigaciones demuestran que las estrellas, los planetas, los asteroides, el polvo y el gas representan apenas una pequeña porción de la masa de un cúmulo. La mayor parte es invisible y su presencia sólo puede ser inferida a partir de fenómenos gravitacionales.

Es lo que se conoce como materia oscura y comprender su naturaleza representa uno los mayores desafíos para la física moderna, ya que hasta el presente no ha sido detectada. Como no interactúa con la luz, escapa a las observaciones ópticas. La hipótesis es que cuando existe en grandes concentraciones deberían producirse señales de ciertas longitudes de onda, y esa es precisamente la  evidencia que buscan los astrónomos. ¿Dónde? En la fusión de cúmulos de galaxias, donde se presume que existen altas densidades de materia oscura.

La unión de estos conjuntos estelares, para dar lugar a estructuras más grandes, es posible porque el universo está en constante evolución. En los últimos años, grupos de investigación en todo el mundo se abocaron a la búsqueda de estos conglomerados interactuando. Para colaborar en esta tarea, científicos del Observatorio Astronómico de Córdoba desarrollaron MeSsi, el código computacional capaz de determinar automáticamente si un cúmulo de galaxias se encuentra o no en un proceso de fusión.

La herramienta explota al máximo las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático (machine learning), un paradigma en el cual primero se enseña a la computadora a clasificar un problema mediante el análisis de datos conocidos (los cúmulos que sí se sabe que están fusionándose), para luego poder estudiar y clasificar datos desconocidos (aquellos sobre los que se desconoce si se encuentran o no en este proceso).

Martín Ríos, uno de los investigadores que creó MeSsI

Martín de los Rios, uno de los integrantes del equipo de investigación.

Utilizando datos de simulaciones cosmológicas, los astrónomos del OAC estudiaron la historia evolutiva de los cúmulos de galaxias y así pudieron identificar los que estuvieran en interacción. Con esa información delinearon una prueba para evaluar tres algoritmos de aprendizaje automático: Support Vector Machine, Logistic Regretion y Random Forest. Eligieron el último, por ser el que menor margen de error presentó. Paralelamente, implementaron una técnica de agrupamiento de objetos (clustering) que les permitió determinar las galaxias pertenecientes a cada una de las subestructuras que se están fusionando y calcular sus diferentes propiedades.

El nuevo método ideado por los astrónomos del OAC –cuya creación demandó tres años de trabajo–, logró identificar 61 cúmulos en fusión, de los cuales 21 habían sido previamente reportados por otros autores. Actualmente están analizando los nuevos sistemas encontrados con el propósito de estudiar estadísticamente las propiedades de la materia oscura.

Sobre la dedicatoria del trabajo, Martín de los Rios, uno de los integrantes del grupo de investigación, comenta: «Decidimos dedicarle nuestro trabajo a Messi debido a la profunda admiración que tenemos por él. Además, Cristiano Ronaldo ya tenía una galaxia bautizada en su honor y Lio no podía ser menos.»

Hay equipo
El desarrollo computacional formó parte de la tesis doctoral de Martín de los Rios, quien integró el grupo de investigación junto a Mariano Domínguez, Dante Paz y Manuel Merchán. Todos forman parte del Instituto de Astronomía Teórica y Experimental (IATE), un centro de doble dependencia UNC-Conicet, radicado en el Observatorio Astronómico de Córdoba.
La publicación original y una aplicación web
El artículo The MeSsI (Merging Systems Identification) Algorithm & Catalogue fue publicado el 16 de marzo de 2016 en la revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society y puede leerse en la página de Oxford University Press.
Complementariamente, el equipo de investigadores creó una plataforma web a través de la cual es posible acceder a las herramientas informáticas desarrolladas, con el propósito de que otros astrónomos puedan aprovecharlas para analizar el estado dinámico de otros cúmulos.

Fecha de publicación: 16 marzo, 2016