método

mapeo de galaxias con redes neuronales

Uso de inteligencia artificial para crear mapas detallados de las estructuras galácticas y la distribución de la materia oscura.
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Descripción

El mapeo de galaxias mediante redes neuronales utiliza inteligencia artificial para crear mapas detallados de las estructuras galácticas y la distribución de la materia oscura. Este enfoque se ha vuelto esencial porque la materia oscura, que constituye la mayor parte de la masa del universo, no emite luz y solo puede inferirse a través de sus efectos gravitacionales. Al entrenar redes neuronales con grandes conjuntos de datos de imágenes y simulaciones de galaxias, los investigadores pueden identificar patrones que revelan el andamiaje subyacente de la materia oscura, incluyendo filamentos, halos y vacíos.

Historia

La aplicación de redes neuronales al mapeo de galaxias ganó impulso en la década de 2010, con avances importantes impulsados por el aprendizaje profundo y grandes sondeos como SDSS y DES. La técnica se adoptó ampliamente tras éxitos en la clasificación de galaxias y la detección de lentes gravitacionales.

Cómo funciona

Las redes neuronales, particularmente las arquitecturas convolucionales y basadas en grafos, aprenden a reconocer características en los datos de los sondeos de galaxias. Se entrenan en universos simulados donde se conoce la verdadera distribución de la materia oscura y luego se aplican a observaciones reales. Las redes pueden detectar distorsiones sutiles en las formas de las galaxias causadas por el lente gravitacional, o clasificar galaxias por morfología para trazar la estructura a gran escala, llenando efectivamente los vacíos donde la medición directa es imposible.

En la práctica

Se utiliza en sondeos cosmológicos para crear mapas de materia oscura, identificar lentes gravitacionales y mejorar las estimaciones de parámetros cósmicos como la densidad de materia y la amplitud de agrupamiento.

Dato curioso

Una red neuronal descubrió una vez 247 nuevas lentes gravitacionales en un solo sondeo, más de lo que muchas búsquedas lideradas por humanos habían encontrado en años.

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