Señales de materia oscura descubiertas por IA en el caos cósmico

MadridLos astrónomos se han sentido desconcertados por la materia oscura, que constituye alrededor del 85% de la materia en el universo. Aunque hay una gran cantidad de ella, la materia oscura no puede ser vista y se conoce solo por sus efectos gravitacionales. Los científicos suelen estudiar la materia oscura observando el comportamiento de las galaxias y otras estructuras cósmicas, pero esta tarea ha resultado complicada. Una de las dificultades es distinguir la materia oscura del ruido cósmico generado por los núcleos galácticos activos (AGN) situados en los centros de las galaxias.

David Harvey del Laboratorio de Astrofísica de la EPFL ha utilizado un algoritmo de aprendizaje profundo para lograr un avance significativo en la investigación. Esta nueva herramienta puede diferenciar entre interacciones de materia oscura y retroalimentación de AGN. Este trabajo mejorará la precisión de los estudios sobre materia oscura. Algunos elementos clave de este desarrollo son los siguientes:

• Harvey utiliza un método basado en inteligencia artificial con una Red Neuronal Convolucional (CNN) entrenada en imágenes de cúmulos de galaxias.
• El modelo CNN se alimentó con miles de imágenes simuladas del proyecto BAHAMAS-SIDM.
• La arquitectura 'Inception' de CNN logró la mayor precisión, con un 80%, incluso en condiciones de ruido realistas.

El modelo Inception podría revolucionar la astrofísica. Es capaz de manejar grandes volúmenes de datos de futuros telescopios como el Euclid. Este método de aprendizaje profundo permite a los astrónomos analizar rápidamente y con precisión vastos conjuntos de datos para detectar las sutiles señales de materia oscura interactuando consigo misma.

La IA tiene una gran ventaja: puede aprender y adaptarse con nueva información. A medida que recopilamos más datos, mejora progresivamente, convirtiéndola en una herramienta clave para nuevos descubrimientos. Esta capacidad de aprendizaje ayuda a asegurar que la IA siga siendo útil conforme aprendemos más sobre el universo.

Esta tecnología no solo puede ayudar en la investigación de la materia oscura. También permite a los científicos diferenciar entre diversos eventos cósmicos, mejorando así los modelos del universo. Esto implica que podemos realizar predicciones más precisas sobre el comportamiento de galaxias y otras estructuras cósmicas, proporcionándonos una comprensión más profunda de las fuerzas fundamentales que rigen el universo.

Métodos de IA como Inception demuestran la gran importancia de la colaboración entre astrónomos y científicos informáticos. La combinación de sus habilidades abre nuevas oportunidades de investigación y ofrece herramientas eficaces para resolver grandes interrogantes científicas.

El trabajo de Harvey con el modelo Inception demuestra que la inteligencia artificial puede resolver problemas complejos que los métodos tradicionales no pueden manejar. Con los nuevos telescopios recolectando más datos que nunca, el papel de la IA en la astrofísica seguirá creciendo, ayudándonos a aprender más sobre el universo.

La capacidad de la inteligencia artificial para detectar señales de materia oscura en medio del ruido cósmico representa un gran avance en la astrofísica. Esto nos ayuda a comprender mejor la materia oscura, uno de los elementos más enigmáticos del universo.