Como bolas de cristal para los misterios más profundos del universo, las galaxias y otros objetos espaciales masivos pueden servir como lentes para objetos y fenómenos más distantes a lo largo del mismo camino, doblando la luz de maneras reveladoras.

La lente gravitacional fue teorizada por primera vez por Albert Einstein hace más de 100 años para describir cómo la luz se dobla cuando viaja a través de objetos masivos como galaxias y cúmulos de galaxias.

Estos efectos de lente se describen típicamente como débiles o fuertes, y la fuerza de una lente se relaciona con la posición y masa de un objeto y la distancia desde la fuente de luz que está enfocada. Los lentes fuertes pueden tener 100 mil millones de veces más masa que nuestro sol, provocando que la luz de objetos más distantes en el mismo camino se amplíe y se divida, por ejemplo, en varias imágenes, o aparecer como arcos o anillos dramáticos.

La principal limitación de las lentes gravitacionales fuertes ha sido su escasez, con solo varios cientos confirmados desde la primera observación en 1979, pero eso está cambiando ... y rápido.

Un nuevo estudio realizado por un equipo internacional de científicos reveló 335 nuevos candidatos de lentes sólidos basados ​​en una inmersión profunda en los datos recopilados para un proyecto de telescopio respaldado por el Departamento de Energía de EE. UU. En Arizona llamado Instrumento espectroscópico de energía oscura (DESI). El estudio, publicado el 7 de mayo en El diario astrofísico , se benefició del algoritmo de aprendizaje automático ganador en una competencia científica internacional.

"Encontrar estos objetos es como encontrar telescopios del tamaño de una galaxia, "dijo David Schlegel, un científico senior de la División de Física del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) que participó en el estudio. "Son poderosas sondas de materia oscura y energía oscura".

Estos candidatos a lentes gravitacionales recién descubiertos podrían proporcionar marcadores específicos para medir con precisión las distancias a las galaxias en el universo antiguo si las supernovas se observan y se rastrean y miden con precisión a través de estos lentes. por ejemplo.

Los lentes fuertes también brindan una poderosa ventana al universo invisible de la materia oscura, que constituye aproximadamente el 85 por ciento de la materia en el universo, ya que se cree que la mayor parte de la masa responsable de los efectos de las lentes es materia oscura. Materia oscura y la expansión acelerada del universo, impulsado por la energía oscura, se encuentran entre los mayores misterios que los físicos están tratando de resolver.

En el último estudio, investigadores reclutaron a Cori, una supercomputadora en el Centro Nacional de Computación Científica de Investigación Energética (NERSC) de Berkeley Lab, para comparar automáticamente los datos de imágenes de Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), una de las tres encuestas realizadas en preparación para DESI, con una muestra de capacitación de 423 lentes conocidos y 9, 451 sin lentes.

Los investigadores agruparon las lentes fuertes candidatas en tres categorías según la probabilidad de que sean, De hecho, lentes:Grado A para los 60 candidatos que tienen más probabilidades de ser lentes, Calificación B para los 105 candidatos con características menos pronunciadas, y Grado C para los 176 lentes candidatos que tienen características de lentes más débiles y más pequeñas que los de las otras dos categorías.

Xiaosheng Huang, el autor principal del estudio, señaló que el equipo ya logró ganar tiempo en el Telescopio Espacial Hubble para confirmar algunos de los candidatos a lentes más prometedores revelados en el estudio, con tiempo de observación en el Hubble que comenzó a fines de 2019.

"El telescopio espacial Hubble puede ver los detalles finos sin los efectos borrosos de la atmósfera de la Tierra, "Dijo Huang.

Los candidatos a lentes se identificaron con la ayuda de una red neuronal, que es una forma de inteligencia artificial en la que se entrena el programa informático para mejorar gradualmente su correspondencia de imágenes con el tiempo para proporcionar una tasa de éxito creciente en la identificación de lentes. Las redes neuronales computarizadas se inspiran en la red biológica de neuronas del cerebro humano.

"Se necesitan horas para entrenar la red neuronal, ", Dijo Huang." Hay un modelo de adaptación muy sofisticado de '¿Qué es una lente?' y '¿Qué no es una lente?' "

Hubo un minucioso análisis manual de las imágenes con lentes para ayudar a elegir las mejores imágenes para entrenar a la red a partir de decenas de miles de imágenes. Huang señaló. Recordó un sábado durante el cual se sentó con estudiantes investigadores durante todo el día para estudiar detenidamente decenas de miles de imágenes para desarrollar listas de muestra de lentes y no lentes.

"No solo seleccionamos estos al azar, ", Dijo Huang." Tuvimos que aumentar este conjunto con ejemplos seleccionados a mano que parecen lentes pero no son lentes, " por ejemplo, "y seleccionamos aquellos que podrían ser potencialmente confusos".

La participación de los estudiantes fue clave en el estudio, añadió. "Los estudiantes trabajaron diligentemente en este proyecto y resolvieron muchos problemas difíciles, todo mientras toma una carga completa de clases, ", dijo. Uno de los estudiantes que trabajó en el estudio, Christopher Storfer, Posteriormente fue seleccionado para participar en el programa de pasantías de laboratorio de pregrado de ciencias del DOE (SULI) en Berkeley Lab.

Los investigadores ya han mejorado el algoritmo que se utilizó en el último estudio para acelerar la identificación de posibles lentes. Aunque se estima que 1 de cada 10, 000 galaxias actúa como una lente, la red neuronal puede eliminar la mayoría de los que no son lentes. "En lugar de pasar por 10, 000 imágenes para encontrar una, ahora tenemos solo unas pocas decenas, " él dijo.

La red neuronal se desarrolló originalmente para The Strong Gravitational Lens Finding Challenge, una competencia de programación que se desarrolló entre noviembre de 2016 y febrero de 2017 y que motivó el desarrollo de herramientas automatizadas para encontrar lentes fuertes.

Con un creciente cuerpo de datos de observación, y nuevos proyectos de telescopios como DESI y el Large Synoptic Survey Telescope (LSST) que ahora está programado para comenzar en 2023, Existe una competencia acalorada para extraer estos datos utilizando sofisticadas herramientas de inteligencia artificial, Dijo Schlegel.

"Esa competencia es buena, ", dijo. Un equipo con sede en Australia, por ejemplo, También encontré muchos nuevos candidatos a lentes que utilizan un enfoque diferente. "Aproximadamente el 40 por ciento de lo que encontraron, nosotros no "y del mismo modo, el estudio en el que participó Schlegel encontró muchos candidatos para lentes que el otro equipo no tenía.

Huang dijo que el equipo ha ampliado su búsqueda de lentes en otras fuentes de datos de imágenes del cielo. y el equipo también está considerando la posibilidad de conectarse a un conjunto más amplio de recursos informáticos para acelerar la búsqueda.

"El objetivo para nosotros es llegar a 1, 000 "nuevos candidatos a lentes, Dijo Schlegel.

NERSC es una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE.

Los participantes del estudio incluyeron investigadores de la Universidad de San Francisco, Laboratorio de Berkeley, el Observatorio Nacional de Astronomía Óptica, Siena College, la Universidad de Wyoming, la Universidad de Arizona, la Universidad de Toronto y el Instituto Perimetral de Física Teórica de Canadá, y Université Paris-Saclay en Francia.