Un vistazo al amanecer cósmico gracias a herramientas y técnicas nuevas
La era de la reionización describe el período en el que el gas del universo adquirió carga eléctrica, es decir, se ionizó. Durante esta era, cuando el universo tenía tan solo unos cientos de millones de años de antigüedad, se formaron las primeras estructuras complejas: estrellas, agujeros negros y galaxias. La escasa disponibilidad de datos de observación ha dificultado el trabajo de los investigadores de la era de la reionización. Sin embargo, los telescopios espaciales grandes, como el JWST, el uso novedoso de radiotelescopios y el aumento significativo de la potencia de cálculo ofrecen hoy día un método para conocer mejor la historia cósmica. En el proyecto FirstDawn, que contó con el respaldo del Consejo Europeo de Investigación, se evaluaron las oportunidades científicas de estos progresos en la observación para comprender la era de la reionización. «Cada herramienta de observación solo puede captar una parte limitada de lo que está sucediendo, por lo que combinamos estas herramientas diferentes y concebimos métodos nuevos para emplear los datos a fin de aprender todo lo que fuera posible sobre la era de la reionización», comenta Jonathan Pritchard del Imperial College de Londres, entidad anfitriona del proyecto.
Evaluación de tres sondas innovadoras
En FirstDawn se evaluaron tres sondas novedosas para estudiar la era de la reionización, a saber: la señal global de 21 cm, la tomografía de 21 cm y el mapeo de intensidad de líneas atómicas y moleculares. Los átomos y las moléculas emiten líneas espectrales a frecuencias específicas que permiten identificarlos. La radiación electromagnética del hidrógeno emite una línea a 1 420 MHz, es decir, a una longitud de onda de 21 cm. La observación de estas líneas espectrales informa a los investigadores en qué lugar del cielo se encuentra ese átomo, su cantidad y su edad. Dado que el hidrógeno era el gas predominante en el universo primigenio, se puede emplear esta señal global de 21 cm para mapear cómo era el universo en un intervalo temporal que va desde unos ciento cincuenta millones de años de antigüedad hasta hace mil millones de años. «Esto nos ayuda a detectar cuándo se formaron las primeras estrellas y cómo su luz calentó e iluminó el hidrógeno que ocupaba el espacio intergaláctico», explica Pritchard. La tomografía de 21 cm va más allá y localiza el efecto del calentamiento y la iluminación del hidrógeno para conocer cómo se distribuyeron las galaxias en el espacio y cómo su luz ionizó lentamente el universo. Esta técnica requiere redes de radioantenas mucho más grandes, como el sistema LOFAR y el Conjunto del Kilómetro Cuadrado (SKA, por sus siglas en inglés). El mapeo de intensidad es una técnica menos común que busca líneas de átomos y moléculas más escasos como, por ejemplo, átomos de oxígeno o moléculas de monóxido de carbono. Estos átomos más pesados tienen un origen estelar y, por lo tanto, informan sobre la abundancia y la velocidad de formación estelar. Al comparar las observaciones en estas líneas con las del hidrógeno, los investigadores pueden crear una imagen más completa de la era de la reionización. El equipo desarrolló un conjunto de herramientas estadísticas nuevas utilizando el denominado biespectro para analizar la señal de 21 cm. Los modelos numéricos empleados para estudiar la física compleja de la reionización requieren una capacidad computacional enorme y, por ello, FirstDawn creó un emulador entrenando una red neuronal para estimar de manera rápida y eficaz simulaciones de la señal de 21 cm. El equipo diseñó asimismo modelos para diferentes supuestos de reionización a fin de averiguar cómo podrían distinguirlos los diferentes métodos estadísticos.
El futuro de la radioastronomía
FirstDawn no solo ha contribuido considerablemente al diseño del SKA (en el que la Unión Europea ha realizado una gran inversión), sino que además desempeña un papel esencial en el establecimiento de una colaboración científica internacional para estudiar la era de la reionización. «El SKA nos dio nuevas ideas para analizar datos, lo que derivó en habilidades altamente transferibles. Por ejemplo, uno de mis estudiantes trabaja actualmente en una empresa que emplea redes neuronales y aprendizaje automático para diagnosticar enfermedades infecciosas en países en desarrollo», añade Pritchard. El equipo planea desarrollar aún más su emulación vinculando simulaciones más sofisticadas con sus herramientas estadísticas. También están modificando sus modelos para eliminar las anomalías generadas por los instrumentos de observación a fin de maximizar la eficacia de los telescopios.
Palabras clave
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