Un grupo de científicos del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile pudo ver en tiempo real la explosión de 61 supernovas, a solo horas de que aparecieran en el espacio. La visualización se realizó desde el Observatorio Iberoamericano Cerro Tololo de AURA, en el norte de Chile, y los datos fueron enviados por la red de REUNA hasta Santiago, para su análisis computacional.

El equipo interdisciplinario, liderado por el astrónomo Francisco Förster, ya había realizado un experimento similar en 2014, donde encontró 12 de estas estrellas, que brillan en el cielo durante un tiempo limitado. Esta clase de estudios da luces sobre fenómenos relacionados con la creación del universo, la formación de cuerpos celestes y la caracterización de distintos tipos de estrellas.

“Puedes buscar supernovas para medir distancias y determinar a qué velocidad se van alejando las galaxias en el espacio o entender cómo el universo se enriquece con átomos más pesados. Por ejemplo, el Sol puede haber sido el producto de una de estas explosiones. Nuestro objetivo es entender las estrellas progenitoras de las supernovas, es decir, de qué tipo de estrella se produjo la explosión”, explica Förster, quien recalca que en una galaxia se produce apenas una supernova cada cien años, por lo que la probabilidad de encontrar una nueva supernova en una galaxia durante una noche de observación es muy baja. El truco consiste en observar millones de galaxias cada noche.

Desafío tecnológico

El monitoreo se realizó desde el Observatorio Iberoamericano Cerro Tololo de AURA, en la Región de Coquimbo, con una Dark Energy Camera (DECam) de 520 megapíxeles. “Es la segunda mejor cámara que hay en el mundo, para este tipo de levantamientos de datos del espacio”, cuenta el astrónomo.

Desde ahí, las imágenes fueron enviadas por casi 500 kilómetros, a través de la red de alta velocidad de REUNA, al segundo supercomputador más poderoso de Latinoamérica, Leftraru, ubicado en el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC), en Santiago. En esta máquina, un software diseñado por Förster y su equipo sometió los datos a un algoritmo creado en 2013 y perfeccionado durante 2014, después de la primera exploración de estrellas.

Las mejoras realizadas en este modelo matemático permitieron que el número de supernovas detectadas creciera más de cinco veces este año. “Al computador se le enseña a reconocer estrellas mostrándole millones de ejemplos. Esto se llama machine learning o aprendizaje computacional”, comenta el astrónomo.

Básicamente, este programa compara las distintas fotografías del espacio y examina dónde hay supernovas. Cuando las encuentra, envía una alerta mundial a los observatorios, para que apunten sus telescopios hacia el nuevo evento. Antiguamente, este trabajo lo hacían personas, inspeccionando placas fotográficas y, desde los 90, imágenes obtenidas con detectores digitales. Hoy, con este modelo matemático, se pudieron analizar casi cien mil imágenes, equivalentes a más de un billón de píxeles, capturadas durante seis noches de exploración, donde se fotografiaron millones de galaxias en jornadas de ocho horas.

Links de interés:

CMM www.cmm.uchile.cl
NLHPC www.nlhpc.cl
AURA www.aura-astronomy.org

Publicado: 05/2017

Para obtener más información, póngase en contacto con el contribuyente / s :