A project of the Dark Energy Survey collaboration

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Nuestra oscura y enmarañada telaraña: ¿Dónde está Wally?

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Las estructuras cósmicas entrelazadas entre sí durante el tira y afloja entre la gravedad y la energía oscura representan un reto de múltiples caras para los científicos, ya que tratamos de desenredar cada galaxia individualmente de la cacofonía luminosa de filamentos y cúmulos, a través de enormes extensiones en el espacio y el tiempo.

Nos encanta admirar las imágenes tomadas por la Cámara de la Energía Oscura (DECam) en el telescopio Blanco. La que incluimos en esta entrada muestra un cúmulo de galaxias sobre un fondo de otras galaxias aún más lejanas. Para investigar los misterios de la expansión acelerada, los científicos del Dark Energy Survey (DES), deben ir un poco más allá de la simple observación casual. Necesitamos desarrollar un censo exhaustivo del contenido de materia a lo largo y ancho del universo: ¿cuántas estrellas y galaxias hay en una muestra dada del espacio-tiempo?

Un paso crucial en este proceso es la creación de una lista detallada y fiable de los objetos celestes observados denominados “catálogos” por astrofísicos y astrónomos. Las piezas de información más básicas son la posición y el brillo: ésta es la información mínima necesaria para saber dónde reside una galaxia dada de dicho catálogo en el espacio-tiempo .

Gracias a los científicos que trabajan duramente en el equipo de gestión de datos del proyecto y a los potentes ordenadores del Centro Nacional para Aplicaciones de Supercomputación estadounidense (NCSA), DES ha desarrollado nuevos algoritmos y datoductos para extraer eficazmente los objetos a partir de nuestras imágenes.

Comenzamos con imágenes en bruto directamente desde DECam, que luego refinamos para eliminar artefactos, como trazas de satélites, rayos cósmicos y píxeles defectuosos. A partir de estas imágenes procesadas o “reducidas”, buscamos y caracterizamos objetos individuales, como galaxias y estrellas, separando el grano de la paja.

Sin embargo, hay un límite a lo que podemos llegar a hacer. Por ejemplo, un objeto muy lejano puede aparecer extremadamente pequeño y débil – tan débil que se confundirá con el resto de la señal proveniente cielo y no será detectado durante el proceso de catalogación. En algunos casos, no es posible diferenciar entre un objeto débil y una sección particularmente ruidosa del cielo. Además, no todos los objetos astronómicos están “dispuestos” a ser catalogados así por así: pueden estar ocultos como parte de otro objeto. Por ejemplo, cerca del centro de la imagen de hoy, hay una galaxia grande y brillante con varios vecinos más pequeños. Discernir todos los objetos en este caso es similar a la dificultad que uno podría tener en fijarse en una pulga en una foto de un elefante.

Los objetos también tienden a “esconderse” de los algoritmos que los buscan cuando un pedazo del cielo está repleto de ellos. ¡Detectar un objeto pequeño se hace tan difícil como encontrar a Wally en una playa atestada!

DES toma imágenes más detalladas que las de proyectos anteriores como el Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Por lo tanto, estamos más afectados por este problema. Vemos una telaraña más enredada. Como solución, un grupo de científicos de DES ha empleado un algoritmo de restauración de imágenes, derivado del trabajo de especialistas en visión computerizada. Este algoritmo elimina con éxito el impacto de vecinos cercanos al catalogar los objetos escondidos. Tras la aplicación a imágenes de DES, han sido capaces de encontrar muchos “Wallys”, que podemos añadir a los catálogos.

Para una descripción más detallada del método, podéis encontrar un borrador del artículo en: http://arxiv.org/abs/1409.2885 (en inglés).

 

Detectives YuanYuan Zhang y B.Nord

Imagen: Detectives Marty Murphy y Reidar Hahn.

Traducción: Nacho Sevilla

 

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