Red neuronal acelera el nacimiento de galaxias exprés
Estudiar el nacimiento de las galaxias requiere modelar miles de millones de años de crecimiento de materia oscura y formación estelar; incluso las supercomputadoras lo hacen lentamente. La solución llegó desde el aprendizaje automático: una red neuronal, como un pastelero experimentado que con la "receta" de las fusiones de materia oscura, estima al instante la futura galaxia: su masa, brillo y composición química. El entrenamiento en miles de universos virtuales permitió alcanzar una coincidencia casi perfecta con los cálculos reales.
Un hallazgo inesperado: los detalles de los procesos internos resultaron secundarios. El destino de una galaxia está prácticamente escrito en la historia de su materia oscura. La precisión alcanza el 97% y la velocidad permite probar miles de escenarios de expansión del universo en horas, acercándonos a comprender la evolución cósmica.
Las galaxias más lejanas se formaron cuando el universo tenía menos de mil millones de años. Su destino estaba predeterminado solo por las fusiones de materia oscura invisible; las estrellas visibles simplemente siguieron ese guion.
Como la psicohistoria de Asimov, la red neuronal predice el destino de las galaxias mediante patrones matemáticos, solo que en lugar de civilizaciones, aquí es la materia oscura.