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MADRID, 06 (SERVIMEDIA)<\/p>\n
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Un nuevo m\u00e9todo basado en inteligencia artificial (IA) mejora el estudio de las supernovas de tipo ‘Ia’ para investigar la energ\u00eda oscura y la expansi\u00f3n del Universo, seg\u00fan un trabajo con participaci\u00f3n del Instituto de Ciencias del Cosmos de la Universidad de Barcelona (Iccub) publicado en la revista ‘Nature Astronomy’.<\/p>\n
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El estudio, dado a conocer por la Universidad de Barcelona (UB) este mi\u00e9rcoles, presenta un marco de trabajo denominado CIGaRS, dise\u00f1ado para \u00abextraer m\u00e1s informaci\u00f3n de estas explosiones estelares principalmente a partir de im\u00e1genes\u00bb, sin depender tanto de observaciones espectrosc\u00f3picas, que son m\u00e1s costosas y dif\u00edciles de aplicar a grandes vol\u00famenes de datos. Adem\u00e1s de mejorar las medidas relacionadas con la energ\u00eda oscura, el trabajo tambi\u00e9n puede aportar informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo se forman las supernovas de tipo ‘Ia’ y en qu\u00e9 tipos de galaxias se producen.<\/p>\n
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Seg\u00fan los autores, combinar modelos f\u00edsicos con inteligencia artificial podr\u00eda mejorar hasta en un factor de cuatro las restricciones cosmol\u00f3gicas respecto a m\u00e9todos tradicionales basados en muestras mucho m\u00e1s peque\u00f1as de supernovas observadas espectrosc\u00f3picamente.<\/p>\n
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Las supernovas de tipo ‘Ia’ son explosiones de estrellas enanas blancas y resultan fundamentales para la cosmolog\u00eda porque se emplean como \u00abvelas est\u00e1ndar\u00bb. Al comparar su brillo real con el brillo con el que se observan desde la Tierra, los astr\u00f3nomos pueden calcular distancias c\u00f3smicas y estudiar c\u00f3mo se expande el Universo, detall\u00f3 la UB. Esta t\u00e9cnica fue clave para descubrir que la expansi\u00f3n del Universo se est\u00e1 acelerando, un fen\u00f3meno atribuido a la energ\u00eda oscura. Sin embargo, el uso de estas supernovas plantea una dificultad: \u00abNo todas se comportan exactamente igual, ya que su brillo puede verse condicionado por las galaxias en las que explotan\u00bb, seg\u00fan el citado ‘paper’.<\/p>\n
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El nuevo trabajo aborda este problema mediante un modelo integral que analiza de forma conjunta las supernovas, sus galaxias anfitrionas, el polvo que aten\u00faa y enrojece la luz, la frecuencia con la que se producen estas explosiones a lo largo del tiempo c\u00f3smico y la propia expansi\u00f3n del Universo. Para hacerlo posible, el equipo recurri\u00f3 a t\u00e9cnicas de inferencia basada en simulaciones. En la pr\u00e1ctica, los investigadores \u00absimulan muchos universos posibles mediante modelos f\u00edsicos y despu\u00e9s emplean una red neuronal para aprender la relaci\u00f3n entre esos datos simulados y los par\u00e1metros cosmol\u00f3gicos que se quieren medir\u00bb.<\/p>\n
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El investigador del Iccub Ra\u00fal Jim\u00e9nez y coautor del estudio, explic\u00f3 que \u00abuna forma potente de modelar el Universo es simularlo ab initio en el ordenador mediante la inferencia bayesiana\u00bb. Este enfoque permite variar todos los par\u00e1metros posibles al mismo tiempo para predecir \u00aben qu\u00e9 universo vivimos\u00bb y examinar posibles efectos sistem\u00e1ticos desconocidos.<\/p>\n
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ESTIMAR LAS DISTANCIAS DE LA GALAXIAS<\/p>\n
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Uno de los resultados m\u00e1s destacados del estudio es que CIGaRS puede estimar distancias de galaxias con gran precisi\u00f3n utilizando solo im\u00e1genes. Esto supone una ventaja importante porque los futuros sondeos astron\u00f3micos detectar\u00e1n millones de candidatas a supernovas, pero solo una peque\u00f1a parte podr\u00e1 observarse mediante espectroscopia.<\/p>\n
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El marco est\u00e1 especialmente pensado para la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de estudios del cielo, en particular para el Observatorio Vera C. Rubin, actualmente en construcci\u00f3n en Chile. Este observatorio realizar\u00e1 un rastreo del cielo durante diez a\u00f1os y se espera que detecte un n\u00famero sin precedentes de supernovas, de las cuales la inmensa mayor\u00eda se observar\u00e1 solo de forma fotom\u00e9trica, es decir, mediante im\u00e1genes en distintos colores.<\/p>\n
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El autor principal del estudio, Konstantin Karchev, de la Escuela Internacional de Estudios Avanzados de Trieste, destac\u00f3 que este enfoque permite extraer informaci\u00f3n cosmol\u00f3gica y astrof\u00edsica completa de los datos del Observatorio Rubin, al tiempo que ayuda a evitar sesgos de selecci\u00f3n y de modelizaci\u00f3n.<\/p>\n
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