Los métodos de aprendizaje automático conducen al descubrimiento de raros "cuásares de cuatro imágenes"

Aquí se muestran cuatro de los cuásares recién descubiertos con las imágenes cuádruples (izquierda). el objeto central en las imágenes es una galaxia lente, cuya gravedad distribuye la luz del cuásar detrás de él para obtener cuatro imágenes del cuásar. Al modelar estos sistemas y monitorear los cambios en el brillo de diferentes imágenes a lo largo del tiempo, los astrónomos pueden determinar la velocidad a la que se expande el universo y ayudar a resolver problemas cosmológicos. Crédito: Cooperación Gral

Utilizando técnicas de aprendizaje automático, un equipo de astrónomos descubrió una docena de cuásares que habían sido distorsionados 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 estos «quásares de cuatro imágenes», o cuádruples para abreviar, que aparecen cuando la gravedad de una galaxia masiva frente a un quásar divide su única imagen en cuatro. El último estudio, que duró solo un año y medio, aumentó el número de estos quads conocidos en aproximadamente un 25 por ciento y demostró el poder del aprendizaje automático para ayudar a los astrónomos a buscar estas singularidades cósmicas.

“Los quads son minas de oro para todo tipo de preguntas. Pueden ayudar a determinar la tasa de expansión del universo y ayudar a resolver otros misterios como la materia oscura y los motores del quásar central ”, dice Daniel Stern, autor principal del nuevo investigador y científico del Laboratorio de Propulsión a Chorro de Caltech para la NASA. «No son sólo agujas en un pajar, sino navajas suizas porque tienen muchos usos».

Resultados que se publicarán en El diario astrofísico, creado mediante la combinación de herramientas de aprendizaje automático con datos de varios telescopios terrestres y espaciales, incluida la misión Gaia de la Agencia Espacial Europea; Explorador de estudios infrarrojos de campo amplio de la NASA (o WISE); Observatorio WM Keck en Maunakea, Hawaii; Observatorio Palomar de Caltech; Telescopio de Nuevas Tecnologías del Observatorio Europeo Austral en Chile; y el telescopio Gemini South en Chile.

El dilema cosmológico

En los últimos años, ha habido una discrepancia en 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 se basa en mediciones de la distancia y velocidad de los objetos en nuestro universo local, y el otro extrapola la velocidad de modelos basados ​​en la radiación distante que queda desde el nacimiento de nuestro universo, conocido como el fondo cósmico de microondas. El problema es que los números no coinciden.

«Las mediciones pueden contener errores sistemáticos, pero parece cada vez menos probable», dice Stern. «De manera más tentadora, la discrepancia en los valores podría significar que algo en nuestro modelo del universo está mal y necesitamos descubrir una nueva física».

El nuevo quásar quásar, que el equipo ha apodado Wolf’s Paw y Dragon Kite, ayudará con futuros cálculos de constantes de Hubble y puede explicar por qué las dos medidas básicas no están alineadas. Los quásares se encuentran entre los objetivos locales y remotos utilizados en cálculos anteriores, por lo que les dan a los astrónomos la oportunidad de explorar el rango medio del universo. La determinación basada en cuásar de la constante de Hubble puede indicar cuál de los dos valores es correcto o, quizás más interesante, puede mostrar que la constante se encuentra en algún lugar entre un valor determinado localmente y un valor remoto, lo que podría ser un signo de Física previamente desconocida.

Este diagrama ilustra cómo se producen en el cielo los quásares de imágenes cuádruples, o quásares para abreviar. La luz de un cuásar distante, a miles de millones de años luz de distancia, es desviada por la gravedad de la galaxia masiva que se encuentra frente a él, como se ve desde nuestro punto de vista en la Tierra. La curvatura de la luz provoca la ilusión de que el quásar se ha dividido en cuatro objetos similares que rodean la galaxia en primer plano. Fuente: R. Hurt (IPAC / Caltech) / GraL Collaboration

Ilusiones gravitacionales

La multiplicación de imágenes de cuásares y otros objetos en el espacio ocurre cuando la gravedad de un objeto en primer plano, como una galaxia, dobla y magnifica la luz de los objetos detrás de él. El fenómeno conocido como lente gravitacional se ha visto muchas veces. A veces, los quásares se enfocan en dos imágenes similares; con menos frecuencia se dividen en cuatro.

«Los quads son mejores que los quásares de doble imagen para la investigación cosmológica, como la medición de distancias a objetos, porque pueden modelarse magníficamente», dice el coautor George Djorgovski, profesor de astronomía y ciencia de datos en Caltech. «Estos son laboratorios relativamente limpios para realizar mediciones cosmológicas».

En el nuevo estudio, los científicos utilizaron datos de WISE, que tiene una resolución relativamente gruesa, para encontrar cuásares probables, y luego utilizaron la resolución nítida de Gaia para identificar qué cuásares WISE estaban asociados con un posible cuásar de imágenes cuádruples. Luego, los científicos utilizaron herramientas de aprendizaje automático para seleccionar qué candidatos tienen más probabilidades de ser múltiples fuentes de imágenes, no solo diferentes estrellas juntas en el cielo. Observaciones adicionales utilizando un espectrómetro de imágenes de baja resolución (LRIS) del Observatorio Keck, así como el Observatorio Palomar, el Telescopio de Nueva Tecnología y el Gemini-Sur confirmaron cuáles de los objetos eran en realidad quásares con imágenes cuatro veces mayores que se encuentran en miles de millones de luz. años de distancia.

Personas y máquinas trabajando juntas

El primer quad de aprendizaje automático, llamado Victory Centaurus, se confirmó durante una noche de toda la noche que el equipo pasó en Caltech, con colegas de Bélgica, Francia y Alemania, usando una computadora dedicada en Brasil, recordó el autor Alberto Krone-Martins de UC Irvine. El equipo observó sus objetos de forma remota con el Observatorio Keck.

«El aprendizaje automático jugó un papel clave en nuestra investigación, pero no pretende reemplazar las decisiones humanas», explica Krone-Martins. “Entrenamos y actualizamos constantemente modelos como parte de un ciclo de aprendizaje continuo para que las personas y su experiencia sean una parte esencial del ciclo. Cuando hablamos de «inteligencia artificial» en relación con estas herramientas de aprendizaje automático, nos referimos a inteligencia, no a inteligencia artificial «.

«Alberto no solo ideó inicialmente algunos algoritmos de aprendizaje automático inteligentes para este proyecto, sino que fue su idea utilizar los datos de Gaia, algo que no se había hecho antes en este tipo de proyectos», dice Djorgovski.

«Esta historia no se trata solo de encontrar lentes de gravedad interesantes», dice, «sino también de cómo la combinación de big data y aprendizaje automático puede conducir a nuevos descubrimientos».

Proporcionado por el Observatorio WM Keck

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