MADRID, 14 Mar. (EUROPA PRESS) -
El efecto de lente gravitacional a menudo evoca imágenes de un espejo de feria cósmico: galaxias duplicadas, arcos dramáticos y formas distorsionadas como la 'sonrisa' de la imagen.
Pero la estructura a gran escala, similar a una red, que se extiende por todo el universo también desvía la luz de una forma más débil y menos evidente. Este fenómeno, conocido como cizalladura cósmica, puede proporcionar pistas sobre el papel de la energía oscura en la configuración del universo.
En un estudio reciente publicado en The Astrophysical Journal, investigadores del LLNL (Lawrence Livermore National Laboratory) desarrollaron un enfoque innovador para cartografiar la cizalladura cósmica mediante álgebra lineal, estadística y computación de alto rendimiento.
Con este modelo, transformaron datos simulados de cizalladura de puntos específicos en predicciones de cizalladura en el cielo, completando eficazmente las lagunas observacionales. El método puede manejar conjuntos de datos aproximadamente 1.000 veces más grandes que los enfoques anteriores.
El equipo se centró en cuantificar la convergencia, una medida de la masa responsable del efecto de lente en un lugar determinado.
"En esencia, nuestros mapas crean una representación visual de la convergencia en diferentes puntos de la ventana celeste que observamos", afirmó en un comunicado Greg Sallaberry, científico y autor del LLNL. "Si construimos estos mapas de convergencia en diferentes puntos del tiempo cósmico [a diferentes distancias de nosotros], podemos empezar a reconstruir la historia de la evolución de la estructura en el universo y descubrir el papel de la energía oscura".
MÁS DATOS, MÁS COMPLEJO
Sin embargo, la creación de estos mapas se vuelve cada vez más compleja a medida que crece el volumen de datos. Con la llegada de los estudios de campo amplio de nueva generación, como los del Observatorio Vera C. Rubin, los investigadores necesitarán un método escalable para gestionar la afluencia sin precedentes de datos.
Para abordar esto, el equipo optimizó su modelo centrándose únicamente en los puntos de datos cercanos. Cada medición de convergencia se consideró influenciada principalmente por sus vecinos más cercanos, en lugar de estar vinculada a cualquier otra ubicación en el cielo.
"El entorno informático y la pila de software que hacen posible la implementación a escala de nuestro modelo en sistemas informáticos de alto rendimiento se desarrollaron durante una década", afirmó Min Priest, científico y autor del LLNL. "Implica numerosas bibliotecas de software de propósito general desarrolladas en el laboratorio para problemas a gran escala".
El estudio utilizó datos de simulación simplificados, que podrían no reflejar plenamente las complejidades de los estudios astronómicos del mundo real. Los autores aspiran a que sea más generalizable en el futuro.
"El objetivo final es contar con un método y un producto asociado que puedan funcionar de forma inmediata para generar mapas de cizalladura en un entorno realista", concluyó Sallaberry.