Al igual que las bolas de cristal para los misterios más profundos del universo, las galaxias y otros objetos espaciales masivos pueden servir como lentes para objetos y fenómenos más distantes a lo largo del mismo camino, doblando la luz de manera reveladora.
La lente gravitacional fue teorizada por primera vez por Albert Einstein hace más de 100 años para describir cómo se curva la luz cuando viaja más allá de objetos masivos como galaxias y cúmulos de galaxias.
Estos efectos de lente generalmente se describen como débiles o fuertes, y la fuerza de una lente se relaciona con la posición y masa de un objeto y la distancia de la fuente de luz que se lente. Las lentes fuertes pueden tener 100 mil millones de veces más masa que nuestro sol, causandoluz de objetos más distantes en el mismo camino para ampliar y dividir, por ejemplo, en múltiples imágenes, o para aparecer como arcos o anillos dramáticos.
La principal limitación de las lentes gravitacionales fuertes ha sido su escasez, con solo varios cientos confirmados desde la primera observación en 1979, pero eso está cambiando ... y rápido.
Un nuevo estudio realizado por un equipo internacional de científicos reveló 335 nuevos candidatos de lentes fuertes basados en una inmersión profunda en los datos recopilados para un proyecto de telescopio respaldado por el Departamento de Energía de EE. UU. En Arizona llamado Instrumento Espectroscópico de Energía Oscura DESI. El estudio,publicado el 7 de mayo en El diario astrofísico , se benefició del algoritmo de aprendizaje automático ganador en una competencia científica internacional.
"Encontrar estos objetos es como encontrar telescopios del tamaño de una galaxia", dijo David Schlegel, científico principal de la División de Física del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley Laboratorio de Berkeley que participó en el estudio. "Son poderosas sondas demateria oscura y energía oscura "
Estos candidatos de lentes gravitacionales recientemente descubiertos podrían proporcionar marcadores específicos para medir con precisión las distancias a las galaxias en el universo antiguo si se observan supernovas y se rastrean y miden con precisión a través de estas lentes, por ejemplo.
Las lentes fuertes también proporcionan una ventana poderosa hacia el universo invisible de la materia oscura, que constituye aproximadamente el 85 por ciento de la materia en el universo, ya que se cree que la mayor parte de la masa responsable de los efectos de la lente es materia oscura.la expansión acelerada del universo, impulsada por la energía oscura, se encuentra entre los mayores misterios que los físicos están trabajando para resolver.
En el último estudio, los investigadores reclutaron a Cori, una supercomputadora del Centro Nacional de Computación Científica de Investigación de Energía de Berkeley NERSC, para comparar automáticamente los datos de imágenes de la Encuesta Legada de Cámara de Energía Oscura DECaLS, una de las tres encuestas realizadas en preparaciónpara DESI: con una muestra de entrenamiento de 423 lentes conocidos y 9,451 sin lentes.
Los investigadores agruparon las lentes fuertes candidatas en tres categorías en función de la probabilidad de que sean, de hecho, lentes: Grado A para los 60 candidatos que tienen más probabilidades de ser lentes, Grado B para los 105 candidatos con características menos pronunciadas,y Grado C para las 176 lentes candidatas que tienen características de lentes más débiles y más pequeñas que las de las otras dos categorías.
Xiaosheng Huang, autor principal del estudio, señaló que el equipo ya logró ganar tiempo en el telescopio espacial Hubble para confirmar algunos de los candidatos de lentes más prometedores revelados en el estudio, con tiempo de observación en el Hubble que comenzó a fines de 2019.
"El telescopio espacial Hubble puede ver los detalles finos sin los efectos borrosos de la atmósfera de la Tierra", dijo Huang.
Los candidatos a lentes se identificaron con la ayuda de una red neuronal, que es una forma de inteligencia artificial en la que el programa de computadora está capacitado para mejorar gradualmente la coincidencia de imágenes con el tiempo para proporcionar una tasa de éxito creciente en la identificación de lentes.las redes están inspiradas en la red biológica de neuronas en el cerebro humano.
"Lleva horas entrenar la red neuronal", dijo Huang. "Hay un modelo de ajuste muy sofisticado de '¿Qué es una lente?' Y '¿Qué no es una lente?'"
Anotó Huang, señaló un minucioso análisis manual de imágenes de lentes para ayudar a elegir las mejores imágenes para entrenar la red de decenas de miles de imágenes. Recordó un sábado durante el cual se sentó con estudiantes investigadores durante todo el día para estudiar detenidamentedecenas de miles de imágenes para desarrollar listas de muestra de lentes y no lentes.
"No solo seleccionamos estos al azar", dijo Huang. "Tuvimos que aumentar este conjunto con ejemplos seleccionados a mano que parecen lentes pero no son lentes", por ejemplo ", y seleccionamos aquellos que podrían serpotencialmente confuso "
Agregó que la participación de los estudiantes fue clave en el estudio. "Los estudiantes trabajaron diligentemente en este proyecto y resolvieron muchos problemas difíciles, todo mientras tomaban una carga completa de clases", dijo. Uno de los estudiantes que trabajó en el estudio,Christopher Storfer, luego fue seleccionado para participar en el programa de pasantías de laboratorio de licenciatura en ciencias del DOE SULI en Berkeley Lab.
Los investigadores ya han mejorado el algoritmo que se utilizó en el último estudio para acelerar la identificación de posibles lentes. Si bien se estima que 1 de cada 10,000 galaxias actúa como una lente, la red neuronal puede eliminar la mayoría de las no lentes ".En lugar de revisar 10,000 imágenes para encontrar una, ahora solo tenemos unas pocas decenas ", dijo.
La red neuronal se desarrolló originalmente para The Strong Gravitational Lens Finding Challenge, una competencia de programación que se desarrolló entre noviembre de 2016 y febrero de 2017 y que motivó el desarrollo de herramientas automatizadas para encontrar lentes fuertes.
Con un creciente cuerpo de datos de observación, y nuevos proyectos de telescopios como DESI y el Gran Telescopio de Levantamiento Sinóptico LSST que ahora está programado para comenzar en 2023, existe una fuerte competencia para extraer estos datos utilizando sofisticadas herramientas de inteligencia artificial, Schlegeldijo.
"Esa competencia es buena", dijo. Un equipo con sede en Australia, por ejemplo, también encontró muchos nuevos candidatos de lentes con un enfoque diferente. "Alrededor del 40 por ciento de lo que descubrieron no lo hicimos", y también el estudioque Schlegel participó encontró muchos candidatos de lentes que el otro equipo no tenía
Huang dijo que el equipo ha expandido su búsqueda de lentes en otras fuentes de datos de imágenes del cielo, y el equipo también está considerando si se debe conectar a un conjunto más amplio de recursos informáticos para acelerar la búsqueda.
"El objetivo para nosotros es alcanzar 1,000" nuevos candidatos para lentes, dijo Schlegel.
NERSC es una instalación de usuario de la Oficina de Ciencia del DOE.
Los participantes del estudio incluyeron investigadores de la Universidad de San Francisco, Berkeley Lab, el Observatorio Nacional de Astronomía Óptica, Siena College, la Universidad de Wyoming, la Universidad de Arizona, la Universidad de Toronto y el Instituto Perimeter de Física Teórica en Canadá, yUniversité Paris-Saclay en Francia.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DOE / Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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