Categorías: Ciencia

Ayude a desentrañar uno de los mayores misterios del universo: la Energía Oscura

Comparta este Artículo en:

El proyecto de ciencia participativa está ayudando a clasificar millones de galaxias para el Experimento de Energía Oscura del Telescopio Hobby-Eberly.

El Experimento de Energía Oscura del Telescopio Hobby-Eberly (HETDEX) busca crear uno de los mapas más grandes del universo mediante la creación de un catálogo de galaxias emisoras de luz Lyman-alfa.

Estas galaxias, que emiten luz asociada con gas hidrógeno excitado, son una excelente manera de rastrear la estructura a gran escala del universo y medir cómo se está expandiendo.

Recopilaran millones de ellas, todas a entre 9 mil millones y 11 mil millones de años luz de distancia.

Medir la expansión del universo puede ayudar a aprender más sobre las teorías actuales que tenemos sobre la energía oscura, o a desacreditarlas.

Pero hacer un mapa del universo requiere una inmensa cantidad de datos, y estamos en una era con más datos que nunca.

En HETDEX, se vieron rápidamente desbordados porque el objetivo era recopilar aproximadamente mil millones de espectros.

El problema es que HETDEX es un estudio no dirigido, lo que significa que en lugar de apuntar a objetivos específicos en el cielo, se observa una amplia zona del cielo repetidamente durante muchos años.

Luego se debe clasificar todos los objetos que ven en esas zonas.

HETDEX es un equipo relativamente pequeño, por lo que no resultó eficiente clasificar todos estos objetos para encontrar las galaxias que se querían conservar entre las muchas detecciones que son falsos positivos (es decir, objetos que parecen galaxias pero no lo son).

Por lo tanto, necesitaban una solución diferente.

En un esfuerzo por resolver este complejo problema, surgió Dark Energy Explorers.

Dark Energy Explorers es un proyecto de ciencia participativa (antes conocido como ciencia ciudadana) que capacita al público (desde un estudiante de secundaria hasta un jubilado) sobre qué buscar y cómo clasificar las galaxias a partir de HETDEX.

La parte más esencial de Dark Energy Explorers es su tutorial sin jerga.

En resumen, enseña a cada participante a convertirse en un astrónomo HETDEX y a clasificar cada fuente como un objeto que se debe “conservar” o “devolver“.

A continuación, se ofrece un pequeño adelanto de lo que buscan los Dark Energy Explorers:

La calidad de los datos recopilados
La fuerza de la línea de emisión
La aparición de la línea de emisión Lyman-alfa en al menos uno o más de los espectros

Desde su lanzamiento en 2021, Dark Energy Explorers ha recopilado más de 6 millones de clasificaciones de galaxias.

Hasta la fecha, Dark Energy Explorers cuenta con más de 18 000 voluntarios de más de 150 países de todo el mundo.

En este punto, es posible que se esté preguntando: ¿cómo se puede confiar en miles de personas de todo el mundo para realizar una ciencia fiable?

Teniendo esto en cuenta se construye la validez haciendo que cada fuente sea clasificada por un mínimo de 10 participantes.

Luego, se promedian estas clasificaciones para producir una probabilidad de que una galaxia sea una detección real.

Una vez se tiene esta probabilidad, se utiliza el aprendizaje automático para hacer que este proceso sea más eficiente.

Ahora se estará preguntando por qué no empezaron con esto. ¡Lo hicieron!

Sin embargo, no se obtuvo la precisión necesaria para cumplir con las especificaciones científicas solo con el aprendizaje automático.

Además, para garantizar la confianza en el aprendizaje automático, se debe entrenar su algoritmo con un conjunto sólido de ejemplos.

Con tal abundancia de datos, todavía pasarán algunos años hasta que se clasifiquen todas las detecciones HETDEX con Dark Energy Explorers.

Por lo tanto, aquí es donde la combinación de ciencia participativa y aprendizaje automático crea una pareja poderosa.

En el futuro, los datos de Dark Energy Explorers se pueden usar para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático supervisado o interpretar un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado.

La aplicación del aprendizaje automático y Dark Energy Explorers  permite clasificar las galaxias para evitar aquellas que podrían ser una detección falsa que contaminará el catálogo que finalmente se usará para los cálculos de energía oscura.

Dark Energy Explorers es uno de los muchos proyectos alojados en zooniverse.org, la plataforma de ciencia participativa más grande del mundo.

Una vez que haya iniciado sesión en Zooniverse, podrá encontrarlo en la sección de proyectos espaciales.

(¡Asegúrese de iniciar sesión, ya que esto guarda sus clasificaciones para que las use el equipo de HETDEX!)

Una vez que esté en la página de inicio de Dark Energy Explorers, haga clic en el botón “Buscando galaxias reales en un mar de ruido”.

Luego, se le indicará el tutorial y estará listo para deslizar el dedo hacia la derecha sobre las galaxias que desea conservar en nuestro catálogo.

Con cada una, agregará las piezas faltantes al mapa de nuestro vasto universo.

Fuente: Astronomy

 

Editor PDM

Entradas recientes

Demuestran la existencia de una nueva clase de magnetismo: “altermagnetismo”

Los materiales magnéticos son esenciales para nuestra tecnología, desde discos duros hasta microchips. (more…)

2 days hace

Trabajan en dispositivos portátiles alimentados por el calor corporal

Un equipo de investigación dirigido por la QUT ha desarrollado una película ultradelgada y flexible…

2 days hace

Recolector de energía portátil consigue un aumento de eficiencia de 280 veces

Un equipo dirigido por el profesor Jang Kyung-In del Departamento de Robótica e Ingeniería Mecatrónica…

2 days hace

Enjambres de robots “similares a hormigas” superan obstáculos y transportan cargas pesadas

Científicos de Corea del Sur han desarrollado enjambres de pequeños robots magnéticos que trabajan juntos…

2 days hace

Democratización de la IA: permite la creación de imágenes casi instantáneas en hardware de consumo

El Instituto de Surrey para la Inteligencia Artificial Centrada en las Personas (PAI) de la…

2 days hace

En China patrulla un nuevo robot policía

RT-G es un robot avanzado diseñado para escenarios de confrontación. (more…)

3 days hace
Click to listen highlighted text!