Para comprender la evolución del Universo, los astrónomos utilizan ecuaciones complejas. Estas contienen muchos parámetros cósmicos cuyos valores exactos a menudo no se pueden medir de manera directa. Para estimarlos, los científicos usan las supercomputadoras para realizar múltiples simulaciones de la evolución del Universo, cada una con un conjunto de parámetros ligeramente diferentes, para ver cual de ellas reproduce mejor las observaciones. Sin embargo, tales simulaciones consumen muchos recursos computacionales y se tardan mucho tiempo en llevarse a cabo.

Esto podría cambiar gracias a un grupo de investigadores liderado por Takahiro Nishimichi que creó una nueva técnica que combina inteligencia artificial y astronomía de macrodatos. Estos científicos desarrollaron un emulador con inteligencia artificial capaz de analizar las distribuciones de galaxias obtenidas de los datos reales o de las simulaciones y deducir qué parámetros condujeron al patrón observado.

Primero, los investigadores entrenaron el emulador usando los datos simulados ya existentes obtenidos en multiples simulaciones. Estos fueron producidos por ATERUI II, la supercomputadora más poderosa del mundo dedicada a la astronomía, operada por el Observatorio Astronómico Nacional de Japón (NAOJ). Una vez entrenado, el emulador estaba listo para analizar datos reales de la distribución de las galaxias obtenidos por el Sloan Digital Sky Survey (SDSS).

La ventaja de usar la inteligencia artificial es que en el futuro los científicos ya no tendrán que correr numerosas simulaciones para compararlas con la realidad. Esto ahorrará muchos recursos computacionales, ya que para ejecutar una sola simulación en la supercomputadora se requieren docenas de horas del tiempo de CPU (el tiempo de CPU es la cantidad de tiempo que una computadora pasa ejecutando activamente un proceso), mientras que el emulador usado por el grupo de Nishimichi realizó el análisis de los datos de SDSS en tan solo un segundo de CPU en una computadora portátil!

Los resultados de este análisis confirmaron que la materia aporta solo el 30% de la energía del Universo, siendo el otro 70% energía oscura que causa la expansión acelerada del mismo. El emulador también realizó otras predicciones que resultaron ser mucho más precisas de las obtenidas por los métodos convencionales.

En combinación con datos de investigaciones en curso y futuras, este emulador podrá enseñarnos aún más sobre el Universo en el que vivimos.

Descripción de la figura:

Distribución de las galaxias reales observadas por el Sloan Digital Sky Survey (izquierda) y las galaxias producidas por una simulación usando un modelo cosmológico propuesto por inteligencia artificial. Crédito: Takahiro Nishimichi

Traducido por Primož Kajdič, Departamento de Ciencias Espaciales, UNAM.