Con 5.000 pequeños robots instalados en un telescopio desde la cima de una montaña en Arizona (EE.UU.), es posible observar 11.000 millones de años hacia el pasado.
La luz de objetos extremadamente lejanos está llegando ahora al Instrumento Espectroscópico de la Energía Oscura (DESI, por Dark Energy Spectroscopic Instrument), un proyecto liderado por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley de Estados Unidos, que permite cartografiar el universo cuando estaba en su adolescencia y caracterizar su crecimiento hasta lo que observamos hoy en día.
Entender cómo este ha evolucionado está directamente relacionado con cómo terminará, y con uno de los mayores misterios de la física: la energía oscura, el misterioso componente que causa que el universo se expanda cada vez más rápido.
Para estudiar los efectos de la energía oscura en los últimos 11.000 millones de años, DESI ha creado el mapa en 3D del cosmos más grande construido hasta ahora, con las medidas más precisas hasta la fecha.
Es la primera vez que los científicos miden la historia de la expansión del universo tan atrás en el tiempo y con una precisión mejor que el 1%, lo que proporciona la mejor descripción existente de su evolución.
Los análisis del primer año de datos se han hecho públicos en un grupo de estudios científicos que han sido agregados al repositorio arXiv y en diversas ponencias en el congreso de la APS (American Physical Society) en EE.UU. y en los Rencontres de Moriond en Italia.
Estos son los primeros resultados de cuarta generación acerca de la energía oscura.
«De momento parece que los primeros resultados de DESI están de acuerdo con las predicciones del modelo actual», dice Hui Kong, investigadora postdoctoral en el Instituto de Física de Altas Energías (IFAE) en Barcelona y autora principal de uno de los estudios antedichos.
«Hay algunos indicios que apuntan a pequeñas variaciones temporales en la densidad de energía oscura, pero necesitaremos más datos para confirmarlo.»
El modelo teórico de referencia para el universo se conoce como Lambda CDM.
Incluye tanto un tipo de materia que interacciona muy poco (la materia oscura fría o CDM por sus siglas en inglés, Cold Dark Matter) como energía oscura (Lambda).
La materia y la energía oscura condicionan la expansión del universo, pero de maneras opuestas.
Tanto la materia normal como la oscura ralentizan la expansión mientras que la energía oscura la acelera.
Por tanto, la cantidad que haya de cada una de ellas determina la evolución del universo.
Este modelo teórico es una buena explicación de los resultados obtenidos por experimentos anteriores y de la evolución temporal del universo.
Sin embargo, cuando los datos del primer año de DESI se combinan con otros estudios, hay algunas sutiles diferencias con respecto a las predicciones de Lambda CDM.
Conforme DESI vaya acumulando más información durante los próximos años, estos primeros resultados se harán más precisos, aclarando si los datos apuntan a que es necesario cambiar el modelo teórico o hay otras explicaciones para las mediciones obtenidas.
Más datos implican también una mejora de otros resultados iniciales de DESI, que se refieren a la constante de Hubble (una medida de la velocidad a la que se expande el universo hoy en día) y a la masa de las partículas elementales llamadas neutrinos.
«DESI, incluso con los datos de su primer año de funcionamiento, ya es el cartografiado espectroscópico que ha tomado más datos de la historia y continúa aumentando esta cantidad a razón de un millón de galaxias cada mes», destaca Eusebio Sánchez, investigador del CIEMAT.
«Este extraordinario conjunto de datos hace que podamos medir la historia de la expansión del universo con una precisión sin precedentes.
Estamos seguros de que DESI aumentará nuestro conocimiento del universo y quizá nos permita hacer descubrimientos revolucionarios».
La precisión general de DESI en la medida de la velocidad de expansión a lo largo de 11.000 millones de años es de un 0,5% y en la época más distante, que cubre entre 8000 y 11000 millones de años, es de un 0,82%.
Esta medida del universo joven es muy difícil de llevar a cabo.
Y tan solo en un año, DESI se ha mostrado dos veces más poderoso en la medida de la velocidad de expansión que su predecesor (BOSS/eBOSS del Sloan Digital Sky Survey), que tomó datos durante más de una década.
DESI es una colaboración internacional de más de 900 científicos de 70 instituciones de todo el mundo.
El instrumento con el que observa se construyó y se opera con financiación de la Oficina de Ciencia del Departamento de Energía estadounidense (DOE, Department of Energy), y está instalado en el telescopio Nicholas U. Mayall, de 4 metros, situado en el Kitt Peak National Observatory, un programa de NOIRLab, de la Fundación Nacional estadounidense de Ciencia (NSF)
Mirando al mapa de DESI es fácil apreciar la estructura subyacente del universo: galaxias acumuladas en filamentos, separados por vacíos con menos objetos.
El universo muy temprano era, sin embargo, muy diferente: una sopa densa y caliente de partículas subatómicas moviéndose tan rápido que todavía no se podía formar materia estable como los átomos que hoy conocemos.
Entre esas partículas había núcleos de hidrógeno y de helio, colectivamente denominados bariones.
Fluctuaciones diminutas en este plasma inicial provocaron ondas de presión, haciendo que los bariones se moviesen con un patrón de oscilaciones que es similar a lo que se vería al arrojar un puñado de gravilla en un estanque.
Según el universo se fue expandiendo y enfriando, se formaron los átomos y las ondas de presión se detuvieron, congelando estas ondulaciones en tres dimensiones en forma de burbujas, y poniendo la semilla de las futuras galaxias en las zonas más densas.
Miles de millones de años después, todavía podemos observar una señal muy débil de estas burbujas como una separación característica entre galaxias, una propiedad denominada oscilaciones acústicas de los bariones (BAO, por Baryon Acoustic Oscillations).
Los investigadores utilizan las medidas de la escala BAO como una regla cósmica.
Midiendo el tamaño aparente de las burbujas, son capaces de determinar la distancia a la materia responsable de este debilísimo patrón en el cielo.
Cartografiando las burbujas BAO, las más cercanas y más lejanas, los investigadores pueden dividir los datos en capas, midiendo la velocidad de expansión en cada momento del pasado y modelando el efecto de la energía oscura en la expansión.
«DESI ya es más preciso que todos los cartografiados de BAO anteriores en toda la historia cósmica», dice Violeta González Pérez, investigadora del Departamento de Física Teórica de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) en España.
«Sus datos nos permiten estudiar misterios cósmicos que están más allá de nuestra comprensión actual del universo».
Utilizar las galaxias para medir la velocidad de expansión es una de las técnicas para entender mejor la energía oscura, pero tiene un alcance limitado.
A partir de cierta distancia, la luz de las galaxias habituales se hace demasiado débil, y los científicos empiezan a estudiar cuásares, núcleos galácticos extremadamente brillantes que albergan agujeros negros en sus centros.
La luz de los cuásares se absorbe cuando pasa a través de las nubes de gas intergalácticas, permitiendo a los científicos cartografiar las acumulaciones densas de materia y utilizarlas de la misma manera que se utilizan las galaxias, una técnica conocida como «el bosque Lyman-alfa».
«Básicamente, utilizamos los cuásares como fuentes de luz lejanas para ver la sombra de la materia que hay entre ellos y nosotros», dice Andreu Font-Ribera, investigador en el IFAE, que colidera el análisis del bosque Lyman-alfa.
«Esto nos permite observar a distancias inalcanzables con otros métodos, cuando el universo era muy joven.
Es una medida extremadamente difícil, y es muy reconfortante ver que ha tenido éxito».
Los científicos han utilizado 450.000 cuásares, el conjunto más grande recopilado hasta ahora para medir el bosque Lyman-alfa, extendiendo las medidas de la escala BAO hasta los 11.000 millones de años en el pasado.
El objetivo de DESI es haber cartografiado 3 millones de cuásares y 37 millones de galaxias cuando el proyecto finalice.
DESI es el primer experimento espectroscópico que ha realizado un «análisis ciego» completo, que oculta el resultado verdadero a los científicos para evitar cualquier sesgo de confirmación subjetivo.
El personal investigador trabaja con datos enmascarados, y desarrollan todo el proceso de análisis sin conocer la información verdadera.
Una vez todo está finalizado, se aplica el análisis a los datos originales para obtener la respuesta final.
«El hecho de que el análisis se haya desarrollado con la técnica de enmascarar los datos nos aporta un grado extra de confianza en los resultados obtenidos», comenta Héctor Gil Marín, investigador del Instituto de Ciencias del Cosmos de la Universidad de Barcelona (ICCUB) y del Instituto de Estudios Espaciales de Cataluña (IEEC).
Los análisis ciegos ya son una práctica estándar en campos como la física experimental de partículas o los estudios clínicos.
Gil Marín y otros investigadores del ICCUB han desarrollado e implementado lo que resultó ser una forma muy robusta y difícil de descifrar, para ocultar los resultados de la agrupación de galaxias en DESI hasta que se complete el análisis.
«Estamos seguros de que el esfuerzo extra que esto implicó mejorará la confianza y la integridad en los resultados de DESI», comenta Gil Marín.
Los datos de DESI se usarán además como complemento de futuros cartografiados del cielo como el Observatorio Vera C. Rubin y el telescopio espacial Nancy Roman, y para preparar una mejora potencial de DESI (DESI-II) que ha sido recomendada en un informe reciente por el Particle Physics Project Prioritization Panel de los EE.UU.
«Es emocionante ver cómo los resultados de DESI nos dan una visión precisa de cómo es el Universo», comenta Francisco Javier Castander, investigador del Instituto de Ciencias del Espacio (ICE) y del IEEC.
«Además esto solo es el principio, con los nuevos datos que estamos obteniendo nuestras medidas serán aún más precisas».
Fuente: University of Michigan
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