Science Release: Cerro Tololo colaboró en Crucial Descubrimiento Astronómico

Gravitational lenses found in the DESI Legacy Survey dataUtilizando datos obtenidos del Instrumento Espectroscópico para el Estudio de la Energía Oscura (DESI por sus siglas en inglés) fue posible descubrir más de 1.200 lentes gravitacionales nuevos, aproximadamente el doble de los que se conocían previamente. Estas imágenes deformadas y estiradas de galaxias distantes fueron descubiertas utilizando técnicas de “machine learning” y brindan a los astrónomos una avalancha de nuevos objetos para investigar las propiedades fundamentales del cosmos, como la constante de Hubble que describe la expansión del Universo.

noirlab2104es — Comunicado científico

Gracias a técnicas avanzadas de machine learning fue posible detectar más de 1.200 lentes gravitacionales

13 Enero 2021

Utilizando datos obtenidos del Instrumento Espectroscópico para el Estudio de la Energía Oscura (DESI por sus siglas en inglés) fue posible descubrir más de 1.200 lentes gravitacionales nuevos, aproximadamente el doble de los que se conocían previamente. Estas imágenes deformadas y estiradas de galaxias distantes fueron descubiertas utilizando técnicas de “machine learning” y brindan a los astrónomos una avalancha de nuevos objetos para investigar las propiedades fundamentales del cosmos, como la constante de Hubble que describe la expansión del Universo.

Astrónomos que buscaban lentes gravitacionales utilizaron técnicas de machine learning para inspeccionar un enorme set de datos conocido como DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument) Legacy Imaging Surveys, y revelar 1.210 nuevos lentes gravitacionales. Todos los datos fueron obtenidos en Cerro Tololo (CTIO) y el Observatorio Nacional de Kitt Peak (KPNO), ambos programas de Observatorio AURA y NOIRLab de NSF.

Los lentes gravitacionales están ampliamente asociados con la teoría General de la Relatividad de Einstein que dice que un objeto muy masivo, como por ejemplo un cúmulo de galaxias, puede deformar el espacio-tiempo. Algunos científicos, incluyendo Einstein, predijeron que esta distorsión del espacio y el tiempo se podrían observar como la luz de una galaxia de fondo estirada y deformada por un cúmulo de galaxias situadas delante de ella. Las lentes se ven en las imágenes como manchas y líneas curvas alrededor de estos cúmulos galácticos que están en el primer plano de una fotografía.

Se espera que solo una de 10.000 galaxias masivas muestren evidencia de fuertes lentes gravitacionales, y localizarlas está lejos de ser una tarea fácil. Las lentes gravitacionales permiten a los astrónomos explorar las preguntas más profundas sobre nuestro universo, incluyendo la naturaleza de la materia oscura y el valor de la constante de Hubble, que define la expansión del Universo. Una mayor limitación en el uso de las lentes gravitacionales hasta ahora es el pequeño número de galaxias con lentes.

El autor líder del estudio, Xiaosheng Huang de la Universidad de San Francisco, dijo que “una galaxia masiva deforma el espacio-tiempo alrededor de ésta, pero usualmente no notas este efecto. Sólo cuando la galaxia está escondida detrás de la galaxia gigante es posible observar una lente. Cuando comenzamos este proyecto en 2018, habían sólo 300 lentes confirmadas”.

Como co-autor de la Investigación del Legado DESI me di cuenta que este set de datos sería perfecto para buscar las lentes gravitacionales”, explica el co-autor del estudio David Schiegel del Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL). “Mi colega Huang recién había terminado de enseñar a una clase de pregrado en machine learning en la Universidad de San Francisco, y juntos nos dimos cuenta que era una oportunidad perfecta para aplicar estas técnicas en una búsqueda de lentes gravitacionales”.

El estudio de lentes gravitacionales fue posible debido a la disponibilidad de datos científicos del DESI Legacy Imaging Surveys, que fue realizado para identificar objetivos para las operaciones de DESI, y de los cuales el noveno y set final de datos ha sido liberado. Estas investigaciones comprenden una mezcla única de tres proyectos que han observado un tercio del cielo nocturno: el Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), observada por la Cámara de Energía Oscura (DECam por su siglas en inglés) en el telescopio Víctor M. Blanco de 4 metros de Cerro Tololo (CTIO) en Chile; la banda z de Mayall Legacy Survey (MzLS) [2], observada por la cámara de Mosaic3 en el Telescopio de 4 metros de Nicholas U. Mayall en KPNO; y el Beijing-Arizona Sky Survey (BASS) que utilizó la cámara 90Prime del telescopio Bok de 2.3 metros, que es operado por la Universidad de Arizona ubicado en KPNO.

Diseñamos el proyecto de imágenes de Legacy Surveys desde cero como una empresa pública, para que pudiera ser utilizado por cualquier científico“, dijo el coautor del estudio Arjun Dey, de NOIRLab de NSF. “Nuestro estudio ya ha arrojado más de mil lentes gravitacionales nuevos y, sin duda, hay muchos más esperando ser descubiertos”.

Los datos de DESI Legacy Imaging Surveys se entregan a la comunidad astronómica a través del Astro Data Lab en el Centro Comunitario de Ciencias y Datos (CSDC por sus siglas en inglés) de NOIRLab. “Proporcionar conjuntos de datos preparados para la ciencia para el descubrimiento y la exploración es fundamental para nuestra misión”, dijo el director del CSDC, Adam Bolton. “Las investigaciones de DESI son un recurso clave que la comunidad astronómica puede utilizar durante años para investigaciones como éstas“.

Para analizar los datos, Huang y su equipo utilizaron la supercomputadora NERSC en LBNL. “Las investigaciones de DESI Legacy Imaging Surveys fueron absolutamente cruciales para este estudio; no sólo los telescopios, los instrumentos y las instalaciones, sino también la reducción de datos y la extracción de fuentes ”, explica Huang. “La combinación de la amplitud y profundidad de las observaciones es incomparable“.

Con la enorme cantidad de datos científicos listos para trabajar, los investigadores recurrieron a un tipo de aprendizaje automático conocido como una red neuronal residual profunda. Las redes neuronales son sistemas informáticos que son algo comparables a un cerebro humano y se utilizan para resolver problemas de inteligencia artificial. Las redes neuronales profundas tienen muchas capas que colectivamente pueden decidir si un objeto candidato pertenece a un grupo en particular. Sin embargo, para poder hacer esto, las redes neuronales deben estar entrenadas para reconocer los objetos en cuestión [3].

Con la gran cantidad de candidatas de lentes gravitacionales a la mano, los investigadores ahora pueden realizar nuevas mediciones de parámetros cosmológicos como la constante de Hubble. La clave será detectar una supernova en la galaxia de fondo, que, cuando se distorsiona una galaxia en primer plano, aparecerá como múltiples puntos de luz. Ahora que los astrónomos saben qué galaxias muestran evidencia de lentes fuertes, saben dónde buscar. Instalaciones como el Observatorio Vera C. Rubin va a monitorear objetos como estos como parte de su misión, permitiendo que cualquier supernova sea medida rápidamente por las instalaciones de NOIRLab y otras.

Los estudiantes de pregrado jugaron un papel importante en el proyecto desde su inicio. El estudiante Andi Gu expresó: “Mi papel en el proyecto me ha ayudado a desarrollar varias habilidades que creo que serán clave para mi futura carrera académica“.

Notas

[1] Las lentes gravitacionales fuertes son aquellas en las que el efecto es fácilmente visible en forma de arcos o Anillos de Einstein.

[2] Banda z significa que los datos fueron tomados en infrarrojo, centrados en una longitud de onda de 900 nm.

[3] Como ejemplo, imagina que intentas enseñar a reconocer una estrella a una persona que nunca ha visto el cielo nocturno. Tendrías que describir ciertas características: es pequeña, es brillante, está sobre un fondo oscuro. Pero de inmediato surgen desafíos. ¿Qué pasa si hay varias estrellas juntas? ¿Y si el cielo está un poco nublado? ¿Qué pasa si el objeto parpadea? Rápidamente queda claro que definir un conjunto claro de reglas para definir un objeto es muy difícil. Sin embargo, cualquier ser humano que haya visto el cielo nocturno, podrá reconocer sin problemas otras estrellas una vez que las haya visto. Este es el tipo de cosas para la que los humanos somos muy buenos y para la que los computadores son muy malos. De ahí la necesidad de entrenar redes neuronales altamente sofisticadas para reconocer los objetos deseados.

Más Información

Esta investigación fue presentada en el artículo Discovering New Strong Gravitational Lenses in the DESI Legacy Imaging Surveys que aparecerá en el The Astrophysical Journal.

The team is composed of X. Huang (Department of Physics and Astronomy, University of San Francisco), C. Storfer (Department of Physics and Astronomy, University of San Francisco), A. Gu (Department of Physics, University of California, Berkeley), V. Ravi (Department of Computer Science, University of San Francisco), A. Pilon (Department of Physics and Astronomy, University of San Francisco), W. Sheu (Department of Physics, University of California, Berkeley), R. Venguswamy (Department of Physics, University of California, Berkeley), S. Banka (Department of Physics, University of California, Berkeley), A. Dey (NSF’s NOIRLab), M. Landriau (Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory), D. Lang (Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory; Department of Astronomy & Astrophysics, University of Toronto; Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo), A. Meisner (NSF’s NOIRLab), J. Moustakas (Department of Physics and Astronomy, Siena College), A. D. Myers (Department of Physics & Astronomy, University of Wyoming), R. Sajith (Department of Physics, University of California, Berkeley), E. F. Schlafly (NSF’s NOIRLab) and D. J. Schlegel (Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory).

NOIRLab de NSF (Laboratorio Nacional de Investigación en Astronomía Óptica-Infrarroja de NSF), el centro de EE. UU. para la astronomía óptica-infrarroja en tierra, opera el Observatorio internacional Gemini (una instalación de NSF, NRC–Canada, ANID–Chile, MCTIC–Brasil, MINCyT–Argentina y KASI – República de Corea), el Observatorio Nacional Kitt Peak (KPNO), el Observatorio Interamericano Cerro Tololo (CTIO), el Centro de Datos para la Comunidad Científica (CSDC) y el Observatorio Vera C. Rubin (en cooperación con SLAC National Accelerator Laboratory del DOE). Está administrado por la Asociación de Universidades para la Investigación en Astronomía (AURA) en virtud de un acuerdo de cooperación con NSF y tiene su sede en Tucson, Arizona. La comunidad astronómica tiene el honor de tener la oportunidad de realizar investigaciones astronómicas en Iolkam Du’ag (Kitt Peak) en Arizona, en Maunakea, en Hawai, y en Cerro Tololo y Cerro Pachón en Chile. Reconocemos y apreciamos el importante rol cultural y la veneración que estos sitios tienen para la Nación Tohono O’odham, para la comunidad nativa de Hawai y para las comunidades locales en Chile, respectivamente.

DESI cuenta con el apoyo de la Oficina de Física de Altas Energías del Departamento de Energía de Estados Unidos; la división de Ciencias Astronómicas de la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos, bajo contrato de NOIRLab de NSF; el Science and Technologies Facilities Council del Reino Unido; la Fundación Gordon y Betty Moore; la Fundación Heising-Simons; la Comisión Francesa de Energías Alternativas y Energía Atómica (CEA); el Consejo Nacional de Ciencias y Tecnologías de México; El Ministerio de Economía de España; y las instituciones miembros de DESI. The DESI scientists are honored to be permitted to conduct astronomical research on Iolkam Du’ag (Kitt Peak), a mountain with particular significance to the Tohono O’odham Nation.

Las actuales Instituciones Miembros de DESI incluyen a: Aix-Marseille University; Argonne National Laboratory; Barcelona-Madrid Regional Participation Group; Brookhaven National Laboratory; Boston University; Brazil Regional Participation Group; Carnegie Mellon University; CEA-IRFU, Saclay; China Participation Group; Cornell University; Durham University; École Polytechnique Fédérale de Lausanne; Eidgenössische Technische Hochschule, Zürich; Fermi National Accelerator Laboratory; Granada-Madrid-Tenerife Regional Participation Group; Harvard University; Kansas State University; Korea Astronomy and Space Science Institute; Korea Institute for Advanced Study; Lawrence Berkeley National Laboratory; Laboratoire de Physique Nucléaire et de Hautes Énergies; Max Planck Institute; Mexico Regional Participation Group; New York University; NSF’s NOIRLab; Ohio University; Perimeter Institute; Shanghai Jiao Tong University; Siena College; SLAC National Accelerator Laboratory; Southern Methodist University; Swinburne University; The Ohio State University; Universidad de los Andes; University of Arizona; University of Barcelona; University of California, Berkeley; University of California, Irvine; University of California, Santa Cruz; University College London; University of Florida; University of Michigan at Ann Arbor; University of Pennsylvania; University of Pittsburgh; University of Portsmouth; University of Queensland; University of Rochester; University of Toronto; University of Utah; University of Waterloo; University of Wyoming; University of Zurich; UK Regional Participation Group; Yale University.

For more information, visit desi.lbl.gov.

El Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley aborda los desafíos científicos más urgentes del mundo al promover la energía sostenible, proteger la salud humana, crear nuevos materiales y revelar el origen y el destino del Universo. Fundado en 1931, la experiencia científica de Berkeley Lab ha sido reconocida con 13 premios Nobel. La Universidad de California administra Berkeley Lab para la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía de EE. UU.

La Oficina de Ciencias de DOE es el mayor patrocinador de la investigación básica en ciencias físicas en los Estados Unidos y está trabajando para abordar algunos de los desafíos más urgentes de nuestro tiempo. Para obtener más información, visite science.energy.gov.

La National Science Foundation (NSF) es una agencia federal independiente creada por el Congreso en 1950 para promover el progreso de la ciencia. NSF apoya la investigación básica y a las personas para crear conocimiento que transforme el futuro.

Establecida en 2007 por Mark Heising y Elizabeth Simons, la Fundación Heising-Simons se dedica a promover soluciones sostenibles en el medio ambiente, respaldar la investigación innovadora en ciencia y mejorar la educación de los niños.

La Fundación Gordon and Betty Moore, establecida en 2000, busca promover la conservación del medio ambiente, el cuidado del paciente y la investigación científica. El Programa de Ciencias de la Fundación tiene como objetivo lograr un impacto significativo en el desarrollo de la investigación científica transformadora y provocadora y aumentar el conocimiento en campos emergentes.

El Science and Technology Facilities Council (STFC) del Reino Unido coordina la investigación sobre algunos de los desafíos más importantes a los que se enfrenta la sociedad, como las necesidades energéticas futuras, el seguimiento y la comprensión del cambio climático y la seguridad global. Ofrece becas y apoyo en física de partículas, astronomía y física nuclear.

Enlaces

Contactos

Xiaosheng Huang

University of San Francisco

Cel: +1 510 316 8390

Correo electrónico: xhuang22@usfca.edu

Arjun Dey

NSF’s NOIRLab

Cel: +1 520 981 9024

Correo electrónico: dey@noao.edu

David Schlegel

Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL)

Cel: +1 510 965 3287

Correo electrónico: djschlegel@lbl.gov

Amanda Kocz

NSF’s NOIRLab

Cel: +1 626 524 5884

Correo electrónico: amanda.kocz@noirlab.edu

Esta es una traducción del Comunicado de Prensa de NOIRLab noirlab2104.

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