Big Data para reconstruir la evolución de la red cósmica

Reconstrucción de la red cósmica (áreas sombreadas en gris en el panel izquierdo) a partir de una distribución de galaxias (representadas en rojo en el panel izquierdo) y las fluctuaciones primordiales (panel derecho). Crédito: Francisco-Shu Kitaura (IAC)

El Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) ha liderado un equipo internacional que ha desarrollado un algoritmo denominado COSMIC BIRTH para el análisis cosmológico de estructuras a gran escala. Este nuevo método de cálculo permitirá resolver la evolución cósmica de las estructuras de materia oscura desde el Universo temprano hasta la formación de las galaxias y la actualidad. El trabajo se ha publicado recientemente en la revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS).

El investigador del IAC, coautor de los artículos y líder del grupo de Cosmología y Estructura a Gran Escala (Large Scale Structure (LSS), por sus siglas en inglés), Francisco-Shu Kitaura, explica que uno de los aspectos clave de este algoritmo “consiste en expresar las observaciones como si hubieran sido detectadas en el Universo temprano, simplificando así muchos cálculos”.

Encuesta VUDS. Las áreas rojas representan áreas del cielo bien muestreadas. El panel inferior muestra cómo se habrían observado las observaciones en el Universo primitivo distorsionadas por la gravedad. Crédito: Metin Ata y Francisco-Shu Kitaura (IAC).
Encuesta VUDS. Las áreas rojas representan áreas del cielo bien muestreadas. El panel inferior muestra cómo se habrían observado las observaciones en el Universo primitivo distorsionadas por la gravedad. Crédito: Metin Ata y Francisco-Shu Kitaura (IAC).

“Nuestro algoritmo aprovecha las técnicas de muestreo diseñadas para tratar espacios de alta dimensión y es fruto de más de cuatro años de desarrollo. Por ello, agradezco a los programas de financiación Ramón y Cajal y Excelencia Severo Ochoa que nos haya permitido emprender viajes científicos tan desafiantes y arriesgados”, añade.

“Es fascinante utilizar métodos de la mecánica clásica para reconstruir la estructura a gran escala en enormes volúmenes cósmicos”, señala Mónica Hernández Sánchez, estudiante de doctorado del IAC y la Universidad de La Laguna (ULL) y autora principal de otro artículo vinculado, quien ha demostrado que una idea de los físicos de partículas de hace 30 años es útil en este contexto.

Reconstrucción de las estructuras de materia oscura subyacentes al campo COSMOS (Metin Ata) con el código COSMIC BIRTH. Crédito: Metin Ata/Francisco-Shu Kitaura (IAC).
Reconstrucción de las estructuras de materia oscura subyacentes al campo COSMOS (Metin Ata) con el código COSMIC BIRTH. Crédito: Metin Ata/Francisco-Shu Kitaura (IAC).

“Ha sido emocionante explorar con técnicas de Big Data las estructuras que incorporan la formación de cúmulos de galaxias emergentes al mediodía cósmico. Este es el momento en que el Universo iluminó las galaxias con estrellas”, subraya Metin Ata, investigador del Instituto Kavli de Física y Matemáticas del Universo (IPMU) de Japón y líder de la aplicación del algoritmo COSMIC BIRTH a la combinación de cinco estudios distantes de los campos de COSMOS (Cosmic Evolution Survey).

Los coautores dedican este último trabajo al astrofísico francés Olivier Le Fèvre, quien participó en este estudio y quien lamentablemente falleció mientras se completaba.

Reconstrucción de las estructuras de materia oscura subyacentes al campo COSMOS (Metin Ata) con el código COSMIC BIRTH. Crédito: Metin Ata/Francisco-Shu Kitaura (IAC).
Reconstrucción de las estructuras de materia oscura subyacentes al campo COSMOS (Metin Ata) con el código COSMIC BIRTH. Crédito: Metin Ata/Francisco-Shu Kitaura (IAC).

Artículo principal: Kitaura et al. “COSMIC BIRTH: Efficient Bayesian Inference of the Evolving Cosmic Web from Galaxy Surveys, MNRAS, 2021. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020MNRAS.tmp.3630K/abstract

 

- Arxiv: https://arxiv.org/pdf/1911.00284.pdf

 

Artículos relacionados:

 

1) Hernández-Sánchez, Kitaura et al 2021:

https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2021MNRAS.tmp..185H/abstract 

 

2) Ata, Kitaura et al 2021:

https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2021MNRAS.500.3194A/abstract

 

Contacto en el IAC:

- Francisco-Shu Kitaura: fkitaura [at] iac.es