Los astrónomos profesionales modernos no se parecen mucho a los astrónomos de antaño. No pasan todas las tardes adecuadas con los ojos pegados al ocular de un telescopio. Es más probable que los encuentre frente a una supercomputadora, trabajando con IA y métodos de aprendizaje profundo.
Un grupo de investigadores empleó esos métodos para encontrar una colección completamente nueva de estrellas en la Vía Láctea; un grupo de estrellas que no nacieron aquí.
El grupo de estrellas se llama Nyx. Nyx es una gran corriente de estrellas que está cerca del Sol, casi siendo un término relativo, por supuesto. El equipo de investigadores dice que Nyx son los restos estirados de una galaxia enana o un cúmulo globular que se fusionó con la Vía Láctea.
El nuevo estudio que presenta sus resultados se titula “Evidencia de una gran corriente estelar progresiva en la vecindad solar.La autora principal es Lina Necib, becaria postdoctoral en física teórica en Caltech. El artículo se publica en la revista Nature Astronomy.
Una de las cosas interesantes de este descubrimiento es cómo lo encontraron los investigadores. Nyx no se vio con un telescopio, se encontró aplicando métodos de aprendizaje profundo a los datos de gaia, el observatorio espacial de la ESA que está trazando un mapa 3D de la Vía Láctea. Este descubrimiento es un reflejo de cuántos de nuestros descubrimientos se hacen en estos días. En lugar de sondear los cielos con telescopios directamente, los estudios automatizados del cielo recopilan enormes cantidades de datos que luego pueden estudiarse por sí mismos.
El estudio identificó alrededor de 200 a 250 estrellas que componen a Nyx. Encontrar estos restos de otras galaxias más pequeñas no debería sorprender; así es como crecen las galaxias. Pero los no científicos podrían sorprenderse de cómo se encontró.
Gai está creando un mapa 3D de la Vía Láctea, pero no cartografiando cada estrella individual; hay más de 200 mil millones de ellos. Gaia lo hace tomando muestras de alrededor de mil millones de estrellas de la galaxia y extrapolándolas. Otro esfuerzo de investigación, llamado Comentarios en entornos realistas (FIRE), crea simulaciones cosmológicas masivas que buscan mejorar la naturaleza predictiva de nuestros modelos de formación de galaxias, entre otras cosas.
El equipo de investigadores detrás de este estudio usó Gaia y FIRE para descubrir Nyx. Combinaron los datos de ambos y los sometieron a lo que se llama “métodos de aprendizaje profundo.” Los métodos de aprendizaje profundo son un tema complejo y no se explican fácilmente. Básicamente, muy básicamente, es un método de aprendizaje automático que usa cosas como redes neuronales artificiales. Si quieres saber más, dirígete a Cambridge Mass. y pasea por el campus del MIT. El modelado avanzado muestra que esa es su mejor opción.
“Es el estudio cinemático más grande hasta la fecha. El observatorio proporciona los movimientos de mil millones de estrellas”, dijo Necib sobre Gaia en un presione soltar. “Un subconjunto, siete millones de estrellas, tienen velocidades 3D, lo que significa que podemos saber exactamente dónde está una estrella y su movimiento. Hemos pasado de conjuntos de datos muy pequeños a realizar análisis masivos que antes no podíamos hacer para comprender la estructura de la Vía Láctea”.
Sabemos que las galaxias como la Vía Láctea crecen a través de fusiones. No necesariamente las fusiones titánicas como la que tendrá lugar dentro de mil millones de años, entre la Vía Láctea y Andrómeda. Más como una serie de fusiones más pequeñas, como la de este estudio. La Vía Láctea ha terminado 50 pequeñas galaxias satélitey las fusiones entre este y este tipo de galaxias más pequeñas son probablemente un proceso incremental en el crecimiento de las galaxias.
Los científicos están bastante seguros de que las fusiones impulsan el crecimiento galáctico, pero ha sido difícil encontrar pruebas de ello en la Vía Láctea. Las cosas parecen tranquilas en nuestra galaxia, demasiado tranquilas, en lo que respecta a algunos investigadores.
“Las galaxias se forman al tragarse otras galaxias”, dijo Necib. “Supusimos que la Vía Láctea tenía un historial de fusiones silencioso, y durante un tiempo fue preocupante lo silencioso que era porque nuestras simulaciones muestran muchas fusiones. Ahora, con acceso a muchas estructuras más pequeñas, entendemos que no fue tan silencioso como parecía. Es muy poderoso tener todas estas herramientas, datos y simulaciones. Todos ellos tienen que ser utilizados a la vez para desenredar este problema. Estamos en las etapas iniciales de poder comprender realmente la formación de la Vía Láctea”.
Como deja claro el comunicado de prensa de este estudio, el mapa de Gaia presenta sus propios desafíos. Todos sus datos son un tesoro que simplemente estaba fuera del alcance de las generaciones anteriores de investigadores. Pero, ¿cómo puedes manejar todos esos datos? ¿Cómo pueden los investigadores analizarlo todo para encontrar las conexiones y los patrones? Ahí es donde entran en juego las computadoras poderosas y el aprendizaje automático.
“Antes, los astrónomos tenían que buscar y graficar mucho, y tal vez usar algunos algoritmos de agrupamiento. Pero eso ya no es posible”, explicó Necib. “No podemos mirar a siete millones de estrellas y averiguar qué están haciendo. Lo que hicimos en esta serie de proyectos fue utilizar los catálogos simulados de Gaia”.
Antes de explicar qué son los catálogos simulados de Gaia, hay algo que debe saber sobre las simulaciones, el aprendizaje automático y las herramientas relacionadas. Tan poderosos como son, tienen un defecto. Eso no es sorprendente; todo lo hace
El peligro en este tipo de trabajo es similar al que acecha a todas las computadoras, y se formuló de manera bastante sucinta en los primeros días de las computadoras: Basura entra, basura sale (GIGO). Lo que eso significa es que no importa cuán poderosa sea una computadora, no puede producir resultados si sus entradas son basura. De una manera más matizada, esa es la trampa para las supercomputadoras y el aprendizaje automático, y para simulaciones como FIRE.
Uno de los colaboradores del estudio es Bryan Ostdiek (anteriormente en la Universidad de Oregón y ahora en la Universidad de Harvard), quien anteriormente había estado involucrado en el proyecto del Gran Colisionador de Hadrones (LHC). Ostdiek tiene una experiencia vital en el manejo de conjuntos de datos masivos y aprendizaje automático en el LHC.
“En el LHC, tenemos simulaciones increíbles, pero nos preocupa que las máquinas entrenadas en ellas puedan aprender la simulación y no la física real”, dijo Ostdiek. “De manera similar, las galaxias FIRE brindan un entorno maravilloso para entrenar a nuestros modelos, pero no son la Vía Láctea. Tuvimos que aprender no solo qué podría ayudarnos a identificar las estrellas interesantes en la simulación, sino también cómo hacer que esto se generalice a nuestra galaxia real”.
El famoso científico y filósofo polaco-estadounidense alfred korzbski resumió el problema cuando dijo: “El mapa no es el territorio”.
El equipo comenzó con simulaciones FIRE de galaxias. Luego agruparon las estrellas de esas galaxias en dos tipos: estrellas nacidas en la galaxia anfitriona simulada o estrellas que provenían de fusiones. Él Las diferencias entre los dos pueden ser sutiles, pero están ahí. Luego, esas etiquetas se usaron para entrenar los modelos de aprendizaje profundo, que el equipo luego probó en otras simulaciones FIRE.
El resultado de todo ello son los catálogos ficticios de Gaia. Luego tomaron los catálogos y el modelo de aprendizaje profundo y lo aplicaron a los datos reales de Gaia. En esencia, hicieron una pregunta simple: “’Según lo que has aprendido, ¿puedes etiquetar si las estrellas se acumularon o no?’”, dijo Necib. Luego, el modelo clasificó cada estrella de acuerdo con la confianza que tenía en la etiqueta, ya sea una estrella local o una estrella fusionada.
Si esto suena complicado y lleno de posibles errores, lo es. Pero también es poderoso, y para los equipos con la experiencia adecuada y que trabajan mucho, puede ser poderoso.
La totalidad del método que utilizan los investigadores se llama «aprendizaje de transferencia». Y Necib sabe cuáles son los peligros. “Necesitábamos asegurarnos de que no estamos aprendiendo cosas artificiales sobre la simulación, sino realmente lo que sucede en los datos”, dijo Necib. “Para eso, tuvimos que darle un poco de ayuda y decirle que volviera a sopesar ciertos elementos conocidos para darle un poco de ancla”.
Resultados como estos pueden ser probados. Pueden soltar el modelo de aprendizaje profundo en la Vía Láctea real y ver si puede identificar características conocidas. El equipo lo probó con lo que se llama la Salchicha Gaia.
Él Salchicha Gaia es la forma reveladora de una galaxia enana que se fusionó con la Vía Láctea hace entre 8 y 11 mil millones de años. La población de estrellas en Gaia Sausage ocupa un espacio de velocidad distinto, en una característica forma de salchicha de órbitas alargadas.
“Tiene una firma muy específica”, explicó. “Si la red neuronal funcionó como se supone que debe hacerlo, deberíamos ver esta enorme estructura que ya sabemos que está ahí”.
La prueba fue exitosa. La red neuronal no solo encontró la salchicha Gaia, sino que también encontró algo más: Nyx. Una corriente de estrellas que giraba con la Vía Láctea, pero que también se movía en grupo hacia el centro de la galaxia.
Cuando vio el flujo estelar de estrellas, Necib pensó que podría ser un error. “Tu primer instinto es que tienes un error”, relató Necib. “Y dices, ‘¡Oh, no!’ Entonces, no le dije a ninguno de mis colaboradores durante tres semanas. Entonces comencé a darme cuenta de que no es un error, en realidad es real y es nuevo”.
La siguiente pregunta, dado que esto es ciencia y los científicos son minuciosos, fue revisar la literatura científica para ver si esta corriente estelar de estrellas había sido identificada antes.
“Empiezas a revisar la literatura, asegurándote de que nadie la haya visto y, por suerte para mí, nadie la haya visto. Así que tuve que nombrarlo, que es lo más emocionante de la astrofísica”, dijo Necib. “La llamé Nyx, la diosa griega de la noche. Esta estructura en particular es muy interesante porque habría sido muy difícil de ver sin el aprendizaje automático”.
Cuando la Agencia Espacial Europea lanzó Gaia en 2013, sabían que produciría una enorme cantidad de datos. Los investigadores sabían en ese momento que tendrían que desarrollar mejores métodos para tomar todos esos datos y darles sentido. Y este estudio es un gran ejemplo de cómo está funcionando.
“Cuando comenzó la misión Gaia, los astrónomos sabían que era uno de los conjuntos de datos más grandes que iban a obtener, con mucho por lo que estar entusiasmados”, dijo Necib. “Pero necesitábamos evolucionar nuestras técnicas para adaptarnos al conjunto de datos. Si no cambiáramos o actualizáramos nuestros métodos, nos estaríamos perdiendo la física que está en nuestro conjunto de datos”.
“Todo acerca de este proyecto es computacionalmente muy intensivo y no podría suceder sin la computación a gran escala”, dijo Necib.
Sin embargo, este no es el final. Luego vendrán los estudios espectroscópicos de las estrellas de Nyx. Eso ayudará a los investigadores a entender de dónde vino Nyx. Debería ayudarlos a descubrir si Nyx es definitivamente los restos de un galaxia enana. También existe la posibilidad de que Nyx no sea una corriente de estrellas de otra galaxia, sino una perturbación en el disco de la Vía Láctea con una causa diferente.
«Los estudios espectroscópicos de seguimiento desempeñarán un papel crucial en el establecimiento del origen de la corriente Nyx al proporcionar un conjunto más amplio de abundancias químicas», escriben los autores en la conclusión de su artículo. «Esto ayudará a confirmar los argumentos cinemáticos anteriores que sugieren que Nyx es el remanente de una galaxia enana, o que es una perturbación del disco de la Vía Láctea».
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