El aprendizaje automático revela nuevos conocimientos y desafía las teorías de formación de galaxias
Crédito: NASA, ESA y Johan Richard; Gracias: Davide de Martin y James Long (ESA/Hubble)
Investigaciones recientes han revelado que las galaxias en ambientes más densos tienden a ser significativamente más grandes que aquellas que están aisladas, desafiando las teorías existentes sobre la formación de galaxias.
Este descubrimiento fue posible gracias a aprendizaje automático y datos extensos de millones de galaxias. Los hallazgos plantean nuevas preguntas sobre el papel de la materia oscura y las fusiones de galaxias en la configuración del cosmos.
Galaxias en ambientes densos versus ambientes densos aislado
Durante décadas, los científicos han sabido que algunas galaxias residen en entornos densos con muchas otras galaxias cercanas. Otros deambulan por el cosmos esencialmente solos, con pocas o ninguna otra galaxia en su rincón del universo.
Un nuevo estudio ha descubierto una gran diferencia entre las galaxias en estos escenarios divergentes: las galaxias con más vecinas tienden a ser más grandes que sus contrapartes, que tienen forma y masa similares pero residen en entornos menos densos. En un artículo publicado el 14 de agosto en Revista de Astrofísicainvestigadores de universidad de washington, Universidad de YaleEl Instituto Leibniz de Astrofísica de Potsdam, Alemania, y la Universidad de Waseda, en Japón, informan que las galaxias que se encuentran en regiones más densas del universo son hasta un 25% más grandes que las galaxias aisladas.
El aprendizaje automático revela tendencias galácticas
La investigación, que utilizó una nueva herramienta de aprendizaje automático para analizar millones de galaxias, ayuda a resolver un debate de larga data entre los astrofísicos sobre la relación entre el tamaño de una galaxia y su entorno. Los hallazgos también plantean nuevas preguntas sobre cómo se forman y evolucionan las galaxias a lo largo de miles de millones de años.
«Las teorías actuales sobre la formación y evolución de galaxias no pueden explicar adecuadamente el descubrimiento de que los cúmulos de galaxias son más grandes que sus contrapartes idénticas en regiones menos densas del universo», dijo la autora principal Aritra Ghosh, investigadora postdoctoral en astronomía en la Universidad de Washington y en el Instituto DiRAC de la Universidad de Washington (LSST-DA). Compañero catalizador. “Esta es una de las cosas más interesantes de la astrofísica. A veces, lo que las teorías predicen que deberíamos encontrar y lo que la investigación realmente encuentra no concuerdan, por lo que volvemos atrás e intentamos modificar las teorías existentes para explicar mejor las observaciones”.
Estudios anteriores contradictorios sobre el tamaño de las galaxias
Estudios anteriores que han analizado la relación entre el tamaño de las galaxias y el medio ambiente han arrojado resultados contradictorios. Algunos determinaron que las galaxias en cúmulos eran más pequeñas que las galaxias aisladas. Otros llegaron a la conclusión opuesta. Los estudios fueron generalmente de alcance mucho menor y se basaron en observaciones de cientos o miles de galaxias.
En este nuevo estudio, Ghosh y sus colegas utilizaron un estudio de millones de galaxias realizado con el Telescopio Subaru en Hawaii. Este esfuerzo, conocido como Programa Estratégico Subaru Hyper Suprime-Cam, tomó imágenes de alta calidad de cada galaxia. El equipo seleccionó aproximadamente 3 millones de galaxias con datos de la más alta calidad y utilizó un algoritmo de aprendizaje automático para determinar el tamaño de cada una. Luego, los investigadores esencialmente colocaron un círculo, uno con un radio de 30 millones de años luz, alrededor de cada galaxia. El círculo representa la vecindad inmediata de la galaxia. Luego hicieron una pregunta sencilla: ¿Cuántas galaxias vecinas hay dentro de este círculo?
La respuesta mostró una clara tendencia general: las galaxias con más vecinas también eran, en promedio, más grandes.
El papel de la materia oscura y las fusiones.
Podría haber muchas razones para esto. Quizás las galaxias densamente pobladas simplemente sean más grandes cuando se forman por primera vez, o es más probable que experimenten fusiones eficientes con vecinas cercanas. Quizás la materia oscura, esa misteriosa sustancia que constituye la mayor parte de la materia del universo pero que no puede detectarse directamente por ningún medio actual, desempeñe un papel. Después de todo, las galaxias se forman dentro de «halos» individuales de materia oscura, y la atracción gravitacional de estos halos juega un papel fundamental en la evolución de las galaxias.
«Los astrofísicos teóricos tendrán que llevar a cabo estudios más completos utilizando simulaciones para establecer de manera concluyente por qué las galaxias con más vecinas tienden a ser más grandes», dijo Ghosh. «Por ahora, lo mejor que podemos decir es que estamos seguros de que existe esta relación entre el entorno de la galaxia y su tamaño».
Avances en aprendizaje automático para astronomía
El uso de un conjunto de datos increíblemente grande como el Programa Estratégico Hyper Suprime-Cam Subaru ayudó al equipo a llegar a una conclusión clara. Pero eso es sólo una parte de la historia. La nueva herramienta de aprendizaje automático que utilizaron para ayudar a determinar el tamaño de cada galaxia individual también tuvo en cuenta las incertidumbres inherentes en las mediciones del tamaño de las galaxias.
«Una lección importante que aprendimos antes de este estudio es que resolver esta cuestión no requiere simplemente buscar una gran cantidad de galaxias», dijo Ghosh. “También es necesario un análisis estadístico cuidadoso. Parte de esto proviene de herramientas de aprendizaje automático que pueden cuantificar con precisión el grado de incertidumbre en nuestras mediciones de las propiedades de las galaxias”.
GaMPEN: Una herramienta para el futuro
La herramienta de aprendizaje automático que utilizaron se llama GaMPEN, o Galaxy Morphology Posterior Estimation Network. Como estudiante de doctorado en Yale, Ghosh dirigió el desarrollo de GaMPEN, como se reveló en artículos publicados en 2022 y 2023 en la Revista Astrofísica. La herramienta está disponible gratuitamente en línea y se puede adaptar para analizar otras encuestas grandes, dijo Ghosh.
Si bien este nuevo estudio se centra en las galaxias, también anticipa los tipos de investigación (centrados en análisis complejos de conjuntos de datos increíblemente grandes) que pronto arrasarán en la astronomía. Cuando entre en funcionamiento una generación de nuevos telescopios con potentes cámaras, incluido el Observatorio Vera C. Rubin en Chile, recopilarán enormes cantidades de datos sobre el cosmos cada noche. Anticipándose, los científicos han estado desarrollando nuevas herramientas como GaMPEN que pueden utilizar estos grandes conjuntos de datos para responder preguntas urgentes en astrofísica.
«Muy pronto, grandes conjuntos de datos serán la norma en astronomía», afirmó Ghosh. «Este estudio es una demostración perfecta de lo que se puede hacer con ellos, cuando se tienen las herramientas adecuadas».
Referencia: “Los entornos más densos cultivan galaxias más grandes: un estudio exhaustivo más allá del universo local con 3 millones de galaxias Hyper Suprime-Cam” por Aritra Ghosh, C. Megan Urry, Meredith C. Powell, Rhythm Shimakawa, Frank C. van den Bosch, Daisuke Nagai, Kaustav Mitra y Andrew J. Connolly, 14 de agosto de 2024, La revista astrofísica.
DOI: 10.3847/1538-4357/ad596f
Los coautores del estudio son Meg Urry, profesora de física y astronomía en Yale; Meredith Powell, investigadora del Instituto Leibniz; Rhythm Shimakawa, profesor asociado de la Universidad de Waseda; Frank van den Bosch, profesor de astronomía en Yale; Daisuke Nagai, profesor de física y astronomía de Yale; Kaustav Mitra, estudiante de doctorado en Yale; y Andrew Connolly, profesor de astronomía en la Universidad de Washington y miembro de la facultad del Instituto DiRAC y del Instituto eScience. La investigación fue financiada por NASAla Escuela de Graduados en Artes y Ciencias de Yale, la Fundación John Templeton, el Fondo Charles y Lisa Simonyi para las Artes y las Ciencias, la Fundación de Investigación de Washington y el Instituto eScience de la Universidad de Washington.
