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Visión cuádruple EurekAlert! Noticias de ciencia

imagen: Aquí se muestran cuatro de los quásares cuádruples recién descubiertos: desde la parte superior izquierda y moviéndose en el sentido de las agujas del reloj, los objetos son: GraL J1537-3010 o “Wolf’s Paw”; GraL J0659 + 1629, o “Ballesta Géminis”; GraL … espectáculo Más

Crédito: Colaboración GraL

Con la ayuda de técnicas de aprendizaje automático, un equipo de astrónomos descubrió docenas de cuásares que habían sido deformados por una “lente” cósmica natural y divididos en cuatro imágenes similares. Los quásares son núcleos extremadamente luminosos de galaxias distantes alimentadas por agujeros negros supermasivos.

Durante las últimas cuatro décadas, los astrónomos han descubierto alrededor de 50 de estas “pseudo-estrellas cuádruples”, o quads para abreviar, que ocurren cuando la gravedad de una galaxia masiva frente al cuásar divide su única imagen en cuatro. El último estudio, que duró solo un año y medio, aumentó la cantidad de quads conocidos en casi un 25 por ciento y demuestra el poder del aprendizaje automático para ayudar a los astrónomos en su búsqueda de esta anomalía cósmica.

“Los quads son minas de oro para todo tipo de preguntas. Pueden ayudar a determinar la velocidad a la que se expande el universo y ayudar a abordar otros misterios, como la materia oscura y los motores de los quásares centrales”, dice Daniel Stern, autor principal de un estudio. científico investigador y libro en el Laboratorio de Propulsión a Chorro, dirigido por el Instituto. California Tech para la NASA. “No son solo agujas en un pajar, sino cuchillos del ejército suizo porque tienen muchos usos”.

Los resultados se publicarán en El diario astrofísico, Combinando herramientas de aprendizaje automático con datos de varios telescopios terrestres y espaciales, incluida la misión Gaia de la Agencia Espacial Europea; Explorador de escaneo infrarrojo de campo amplio de la NASA (o WISE); Observatorio W.M. Keck en Maunakea, Hawaii; Observatorio Caltech Palomar; Telescopio de Nuevas Tecnologías del Observatorio Europeo Austral en Chile; Y el Telescopio Gemini Sur de Chile.

El dilema cósmico

En los últimos años, han surgido discrepancias sobre el valor exacto de la tasa de expansión del universo, también conocida como la constante de Hubble. Se pueden usar dos métodos básicos para determinar este número: uno basado en mediciones de la distancia y velocidad de los objetos en nuestro universo local, y el otro que extrapola la tasa de modelos basados ​​en la radiación distante que queda desde el nacimiento de nuestro universo, llamado fondo cósmico de microondas. El problema es que los números no coinciden.

“Es posible que haya errores sistemáticos en las mediciones, pero esto parece menos probable”, dice Stern. “ Lo que es aún más tentador es que la discrepancia en los valores puede significar que algo en nuestro modelo del universo está mal y que hay nueva física por descubrir.

Los nuevos cuásares cuádruples, que el equipo ha denominado Wolf’s Paw y Dragon Kite, ayudarán con los cálculos futuros de la constante de Hubble y pueden explicar por qué las dos medidas primarias son inconsistentes. Los quásares se encuentran entre los objetivos locales y distantes utilizados en cálculos anteriores, por lo que les dan a los astrónomos una forma de explorar el rango medio del universo. La determinación de la constante de Hubble basada en cuásares podría indicar cuál de los dos valores es correcto, o quizás lo más interesante, puede mostrar que la constante se encuentra en algún lugar entre un valor determinado localmente y un valor distante, un marcador potencial de física previamente desconocida.

Delirios de gravedad

La reproducción de imágenes de cuásares y otros objetos del universo ocurre cuando la atracción gravitacional de un objeto en primer plano, como una galaxia, amplifica la luz de los objetos detrás de él. Este fenómeno, llamado lente gravitacional, se ha visto muchas veces antes. A veces, los quásares se transforman en dos imágenes idénticas; Con menos frecuencia, sus lentes se reducen a cuatro.

“Los quásares son mejores que los quásares de doble imagen para estudios de cosmología, como medir la distancia a los objetos, porque pueden modelarse maravillosamente”, dice el coautor George Djorgowski, profesor de astronomía y ciencia de datos en el Instituto de Tecnología de California. “Son laboratorios relativamente limpios para realizar estas mediciones cósmicas”.

En el nuevo estudio, los investigadores utilizaron datos de WISE, que tiene una resolución relativamente baja, para encontrar quásares potenciales, y luego utilizaron la gran precisión de Gaia para determinar cuáles de los quásares WISE estaban asociados con cuatro veces los quásares potenciales. Luego, los investigadores aplicaron herramientas de aprendizaje automático para seleccionar las fuentes con más probabilidades de multiplicar las fuentes representadas en lugar de solo diferentes estrellas sentadas juntas en el cielo. Las observaciones de seguimiento de Keck, Palomar, New Technology Telescope y Gemini-South confirmaron qué objetos en realidad fueron fotografiados cuatro veces como cuásares ubicados a miles de millones de años luz de distancia.

Los seres humanos y las máquinas trabajan juntos

El primer cuadrante encontrado con la ayuda del aprendizaje automático, apodado Centaurus ‘Victory, se confirma durante toda una noche que el equipo pasó en Caltech, con colaboradores de Bélgica, Francia y Alemania, mientras usaban una computadora personalizada en Brasil, recuerdan los suscriptores: Autor Alberto Cron Martins de la Universidad de California en Irvine. El equipo estaba observando sus cuerpos desde la distancia utilizando el Observatorio Keck.

“El aprendizaje automático fue un factor clave en nuestro estudio, pero no pretendía reemplazar las decisiones humanas”, explica Krone-Martins. “Estamos entrenando y actualizando constantemente los modelos en un ciclo de aprendizaje continuo, de modo que los seres humanos y la experiencia humana sean una parte esencial del ciclo. Cuando hablamos de” inteligencia artificial “con referencia a herramientas de aprendizaje automático como estas, significa ”Inteligencia, no inteligencia artificial.

“Alberto no solo creó algoritmos inteligentes de aprendizaje automático para este proyecto al principio, sino que su idea era usar datos de Gaia, algo que no se había hecho antes para este tipo de proyecto”, dice Djorgowski.

“Esta historia no trata solo de encontrar lentes gravitacionales interesantes, sino también de cómo una combinación de big data y aprendizaje automático puede conducir a nuevos descubrimientos”, dice.

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La El diario astrofísico Un estudio titulado “Gaia GraL: Sistemas de lentes gravitacionales Gaia DR2. VI. Confirmación espectral y modelado de cuásares de imágenes cuádruples” fue financiado por la NASA, la Fundación Nacional de Ciencia, la Fundación Portuguesa para el Centro de Ciencia y Tecnología, la Fundación de Investigación de São Paulo de Brasil, y el Consejo Europeo de Investigación. El equipo de estudio, llamado GraL o Gaia Gravitational Lenses debido a la importancia de la medición astronómica de estos descubrimientos por parte de Gaia, es una colaboración entre investigadores de Australia, Bélgica, Brasil, Francia, Alemania, India, Portugal, Suiza y Estados Unidos.

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