MADRID, 18 (SERVIMEDIA)
Astrofísicos de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han logrado la primera medición basada en un algoritmo de aprendizaje automático para calcular la cantidad de materia total contenida en cúmulos de galaxias.
Una investigación internacional liderada por astrofísicos de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) estima, por primera vez, mediante técnicas de inteligencia artificial, el contenido de materia total de un conjunto amplio de cúmulos de galaxias.
Según la UAM, los resultados, publicados en la revista ‘Nature Astronomy’, “contemplan cantidades de materia oscura y se basan en observaciones en el rango de las microondas de la misión espacial Planck de la ESA”.
El algoritmo de aprendizaje automático utilizado está basado en las llamadas redes neuronales convolucionales, “un modelo revolucionario desarrollado para el procesado automático de imágenes”, según los investigadores.
“El procedimiento consiste en comprimir la información contenida en las imágenes, de modo que pueda ser luego fácilmente comparada con alguna propiedad interna de la misma, que en este caso sería la masa total del cúmulo que ocupa la imagen”, explicó Daniel de Andrés, profesor ayudante del departamento de Física Teórica de la UAM y primer firmante del trabajo.
200.000 IMÁGENES
Para entrenar el algoritmo, los investigadores tuvieron que generar casi 200.000 imágenes equivalentes a cómo observaría el satélite Planck un conjunto de cúmulos simulados numéricamente.
Estas imágenes sintéticas fueron obtenidas a partir de los resultados de las simulaciones numéricas del proyecto ‘The Three Hundred’, liderado también por los investigadores de la UAM.
“Una vez que la red convolucional fue entrenada, se le aplicó a más de mil imágenes reales de cúmulos de galaxias observados por el Satélite Planck, dando como resultado la estimación de la masa total del objeto, de acuerdo a lo que el algoritmo ha aprendido de las simulaciones, pero en este caso, libres de posibles sesgos debido a las hipótesis teóricas que se asumen en estudios previos”, aseguró De Andrés.
Por su parte, el coautor Weiguang Cui, concluyó que “los resultados obtenidos son muy excitantes. La inteligencia artificial es una herramienta que nos ayudará a entender las complejas relaciones entre las diferentes componentes de materia que ocupan el Universo”.
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