Fuente: CMM-UChile
Un grupo de científicos del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile (CMM) pudo ver en tiempo real 61 explosiones de supernovas a solo horas de que aparecieran en el espacio.
El equipo interdisciplinario liderado por el astrónomo Francisco Förster ya había realizado un experimento similar durante cinco noches 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, entre otros temas.
“Puedes buscar supernovas para medir distancias y determinar a qué velocidad se van alejando las galaxias en el espacio. O entender cómo se fertiliza el universo. Por ejemplo, el Sol puede haber sido el producto de una de estas explosiones. Nuestro objetivo, en particular, es entender las estrellas progenitoras de las supernovas. Es decir, de qué tipo de estrella se produjo la explosión”, explica Förster, quien recalca que se produce apenas una supernova cada cien años, por lo que la probabilidad de encontrar una es bastante baja. De hecho, los resultados del experimento sorprendieron a científicos norteamericanos de instituciones como Nasa, Caltech, Noao, University of Illinois, National Science Foundation, New York University y otras que invitaron al científico del CMM y a su equipo a exponer sus conclusiones en la DECam Community Science Workshop.
El monitoreo se realizó desde el Observatorio Cerro Tololo en la Región de Coquimbo con una Dark Energy Camera (DECam) de 520 megapíxeles que tomó fotografías del espacio.
“Es la segunda mejor cámara que hay en el mundo para este tipo de levantamientos de datos desde el espacio”, cuenta el astrónomo. 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, ubicado en el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento del CMM 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. “Hay que enseñarle al computador a reconocer estrellas. Le muestras millones de ejemplos y el computador aprende. Eso se llama Machine Learning o aprendizaje computacional”, cuenta Förster.
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