Un estudio dirigido por astrónomos del Centro Internacional para la Investigación de Radioastronomía (ICRAR) puede haber descubierto la explicación de las variaciones en las formas de las galaxias.
Mediante el uso de inteligencia artificial, los investigadores han resuelto potencialmente una cuestión de larga data sobre la evolución de las galaxias, acelerando su proceso de investigación.
Los investigadores han resuelto potencialmente una cuestión de larga data sobre la evolución de las galaxias, utilizando inteligencia artificial (IA) para acelerar su investigación.
Desde la invención de la Secuencia de Hubble, un sistema para categorizar las formas de las galaxias, en 1926, los astrónomos han mejorado continuamente nuestra comprensión de la evolución y la morfología de las galaxias a medida que avanza nuestra tecnología.
En la década de 1970, los investigadores confirmaron que las galaxias solitarias tienden a tener forma de espiral, y que las que se encuentran en cúmulos de galaxias probablemente sean suaves y sin rasgos distintivos, conocidas como elípticas y lenticulares (con forma de lente).
Una representación de cómo el programa EAGLES clasifica las galaxias según la evaluación de la IA. Crédito: ICRAR
Publicado en la revista Avisos mensuales de la Royal Astronomical Societyuna nueva investigación dirigida por astrónomos del Centro Internacional de Investigación en Radioastronomía (ICRAR) puede haber descubierto la razón de estas diferencias en las formas.
El autor principal, el Dr. Joel Pfeffer de The Universidad de Australia Occidental nodo de
«Esta pérdida de gas hace que ‘dejen caer’ sus brazos espirales, transformándose en una forma lenticular».
«Otra causa son las fusiones de galaxias, que pueden hacer que dos o más galaxias espirales se estrellen para formar una gran galaxia elíptica como consecuencia».
El estudio utilizó las poderosas simulaciones EAGLE para analizar un grupo de galaxias en detalle, utilizando un algoritmo de inteligencia artificial para clasificar las galaxias por su forma.
El algoritmo basado en redes neuronales fue entrenado por ICRAR Ph.D. el candidato Mitchell Cavanagh y puede clasificar casi 20.000 galaxias por minuto, comprimiendo lo que normalmente tomaría semanas en una hora.
Las simulaciones coinciden estrechamente con lo que se ha observado en el Universo, dando a los investigadores la confianza para utilizar los resultados de la simulación para interpretar las observaciones de los cúmulos de galaxias.
El estudio también identificó varias galaxias lenticulares fuera de las regiones de alta densidad donde se esperan, y el modelo sugiere que fueron creadas por la fusión de dos galaxias.
El Dr. Pfeffer dijo que el trabajo reúne varias investigaciones sobre la evolución galáctica, para comprender por primera vez la relación morfología-densidad.
“Ha habido muchas sugerencias a lo largo del tiempo”, dijo. “Pero este es el primer trabajo que realmente junta todas las piezas del rompecabezas”.
Referencia: “La relación morfología-densidad de galaxias en la simulación EAGLE” por Joel Pfeffer, Mitchell K Cavanagh, Kenji Bekki, Warrick J Couch, Michael J Drinkwater, Duncan A Forbes y Bärbel S Koribalski, 16 de diciembre de 2022, Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society.
DOI: 10.1093/mnras/stac3466
