{"id":25365,"date":"2024-08-28T13:54:49","date_gmt":"2024-08-28T20:54:49","guid":{"rendered":"https:\/\/periodicorealidades.com\/?p=25365"},"modified":"2024-08-28T13:54:52","modified_gmt":"2024-08-28T20:54:52","slug":"inteligencia-artificial-permite-precisar-la-configuracion-del-universo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/periodicorealidades.com\/index.php\/2024\/08\/28\/inteligencia-artificial-permite-precisar-la-configuracion-del-universo\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial permite precisar &#8216;la configuraci\u00f3n&#8217; del universo"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Informaci\u00f3n oculta en la distribuci\u00f3n de las galaxias ha sido extra\u00edda para estimar los valores de&nbsp;<strong>cinco<\/strong>&nbsp;de los&nbsp;<strong>seis par\u00e1metros del modelo est\u00e1ndar del universo<\/strong>&nbsp;con una precisi\u00f3n incre\u00edble.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En comparaci\u00f3n con las t\u00e9cnicas convencionales que utilizan los mismos datos de galaxias, el nuevo enfoque de los investigadores del&nbsp;<strong>Instituto Flatiron<\/strong>&nbsp;y sus colegas arroja menos de la mitad de la incertidumbre para el par\u00e1metro que describe la aglomeraci\u00f3n de la materia del universo. El m\u00e9todo, impulsado por&nbsp;<strong>IA<\/strong>&nbsp;(Inteligencia Artificial) tambi\u00e9n concord\u00f3 estrechamente con las estimaciones de los par\u00e1metros cosmol\u00f3gicos basadas en observaciones de otros fen\u00f3menos, como la&nbsp;<strong>luz m\u00e1s antigua del universo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los investigadores presentan su m\u00e9todo, la&nbsp;<strong>Inferencia Basada en Simulaci\u00f3n de Galaxias<\/strong>&nbsp;(o SimBIG), en una serie de art\u00edculos recientes, incluido un nuevo estudio publicado en&nbsp;<em>Nature Astronomy<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La generaci\u00f3n de restricciones m\u00e1s estrictas sobre los par\u00e1metros mientras se utilizan los mismos datos ser\u00e1 crucial para estudiar todo, desde la composici\u00f3n de la&nbsp;<strong>materia oscura<\/strong>&nbsp;hasta la naturaleza de la energ\u00eda oscura que divide el universo, dice en un comunicado la coautora del estudio&nbsp;<strong>Shirley Ho<\/strong>, l\u00edder de grupo en el Centro de Astrof\u00edsica Computacional (CCA) del Instituto Flatiron en la ciudad de Nueva York. Esto es especialmente cierto a medida que se realicen nuevos estudios del cosmos en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, dice.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cNo hemos podido llegar a&nbsp;<strong>escalas peque\u00f1as<\/strong>\u201c, dice ChangHoon Hahn, investigador asociado en la Universidad de Princeton y autor principal del estudio. \u201cDesde hace un par de a\u00f1os, sabemos que hay informaci\u00f3n adicional all\u00ed; simplemente no ten\u00edamos una buena manera de extraerla\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hahn propuso una forma de aprovechar la IA para&nbsp;<strong>extraer esa informaci\u00f3n<\/strong>&nbsp;a peque\u00f1a escala. Su plan ten\u00eda dos fases. Primero, \u00e9l y sus colegas entrenar\u00edan un&nbsp;<strong>modelo de IA<\/strong>&nbsp;para determinar los&nbsp;<strong>valores de los par\u00e1metros cosmol\u00f3gicos<\/strong>&nbsp;bas\u00e1ndose en la apariencia de universos simulados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hahn, Ho, Parker y sus colegas entrenaron su modelo mostr\u00e1ndole&nbsp;<strong>2,000 universos<\/strong>&nbsp;en forma de caja del paquete de simulaci\u00f3n Quijote desarrollada por CCA, con cada universo creado utilizando diferentes valores para los par\u00e1metros cosmol\u00f3gicos. Los investigadores incluso hicieron que los 2,000 universos parecieran datos generados por estudios de galaxias, incluidos los defectos de la&nbsp;<strong>atm\u00f3sfera<\/strong>&nbsp;y los propios&nbsp;<strong>telescopios<\/strong>, para darle al modelo una&nbsp;<strong>pr\u00e1ctica realista.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cEs una&nbsp;<strong>gran cantidad de simulaciones<\/strong>, pero es una cantidad manejable\u201d, dice Hahn. \u201cSi no tuvieras el aprendizaje autom\u00e1tico, necesitar\u00edas cientos de miles\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al ingerir las simulaciones, el modelo&nbsp;<strong>aprendi\u00f3<\/strong>&nbsp;con el tiempo c\u00f3mo los&nbsp;<strong>valores de los par\u00e1metros cosmol\u00f3gicos se correlacionan<\/strong>&nbsp;con diferencias de peque\u00f1a escala en la agrupaci\u00f3n de galaxias, como la distancia entre pares individuales de galaxias.&nbsp;<strong>SimBIG<\/strong>&nbsp;tambi\u00e9n aprendi\u00f3 a extraer informaci\u00f3n de la disposici\u00f3n general de las galaxias del universo observando tres o m\u00e1s galaxias a la vez y analizando las formas creadas entre ellas, como&nbsp;<strong>tri\u00e1ngulos<\/strong>&nbsp;<strong>largos<\/strong>&nbsp;y estirados o tri\u00e1ngulos&nbsp;<strong>equil\u00e1teros achaparrados<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una vez entrenado el modelo, los investigadores le presentaron<strong>&nbsp;109.636 galaxias<\/strong>&nbsp;<strong>reales<\/strong>&nbsp;medidas por el Baryon Oscillation Spectroscopic Survey. Como esperaban, el modelo aprovech\u00f3 los detalles a peque\u00f1a y gran escala de los datos para aumentar la precisi\u00f3n de sus estimaciones de par\u00e1metros cosmol\u00f3gicos. Esas estimaciones fueron tan precisas que fueron equivalentes a un an\u00e1lisis tradicional que utiliza alrededor de cuatro veces m\u00e1s galaxias.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eso es importante, dice Ho, porque el universo solo tiene una cierta cantidad de galaxias. Al obtener una mayor precisi\u00f3n con menos datos,&nbsp;<strong>SimBIG<\/strong>&nbsp;puede&nbsp;<strong>ampliar los l\u00edmites de lo posible<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una aplicaci\u00f3n emocionante de esa precisi\u00f3n, dice Hahn, ser\u00e1 la&nbsp;<strong>crisis cosmol\u00f3gica<\/strong>&nbsp;conocida como la&nbsp;<strong>tensi\u00f3n de Hubble<\/strong>. La tensi\u00f3n surge de las discordancias en las estimaciones de la constante de Hubble, que describe la rapidez con la que todo en el&nbsp;<strong>universo se expande<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para calcular la constante de Hubble es necesario estimar el tama\u00f1o del universo utilizando \u201c<strong>reglas c\u00f3smicas<\/strong>\u201c. Las estimaciones basadas en la distancia a las estrellas en explosi\u00f3n llamadas supernovas en galaxias distantes son alrededor de un 10 por ciento m\u00e1s altas que las basadas en el espaciamiento de las fluctuaciones en la luz m\u00e1s antigua del universo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Informaci\u00f3n oculta en la distribuci\u00f3n de las galaxias ha sido extra\u00edda para estimar los valores de&nbsp;cinco&nbsp;de los&nbsp;seis par\u00e1metros del modelo est\u00e1ndar del universo&nbsp;con una precisi\u00f3n incre\u00edble. 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