Completan el mayor catálogo de clasificación de galaxias
Grandioso progreso fue el realizado por investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA-CSIC-UC) y del Instituto de Ciencias del Espacio (ICE-CSIC) respecto a estos cuerpos celestes
España. Un equipo internacional de astrónomos ha realizado el mayor catálogo de clasificación morfológica de galaxias que existe, que incluye 27 millones de galaxias y que combina imágenes de alta calidad con mecanismos de inteligencia artificial. El catálogo, que ha contado con la participación de investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA-CSICUC) y del Instituto de Ciencias del Espacio (ICE-CSIC), ha sido publicado en la revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS).
u Las bases
Para hacerlo, los investigadores han utilizado los datos de la Exploración de Energía Oscura (Dark Energy Survey, DES) –que catalogó cientos de millones de galaxias distantes durante seis años– y un algoritmo de aprendizaje automático con hasta un 97 % de precisión para aprender a clasificar las galaxias en dos tipos de morfologías, incluso las galaxias más débiles y lejanas. La morfología de las galaxias está muy relacionada con el tipo de
El método ha permitido elaborar el mayor catálogo morfológico de galaxias publicado hasta la fecha y asignar una clasificación a 27 millones de galaxias.
estrellas que las componen y sus mecanismos de formación. Principalmente, este catálogo clasifica las galaxias en dos tipos de morfologías: galaxias espirales, que tienen un disco giratorio donde nacen nuevas estrellas, y elípticas, que son las galaxias más masivas del Universo, compuestas de estrellas antiguas que realizan movimientos aleatorios, explica el CSIC en un comunicado.
u Complejidad
Aunque a simple vista es fácil distinguir estos dos tipos de galaxias, los investigadores se encontraron dos problemas importantes: por un lado, el elevado número de galaxias por clasificar, y, por otro, el hecho de que las galaxias situadas a mayor distancia parecen más débiles y más pequeñas, así que las imágenes recabadas solían tener mucho ruido.
Para el trabajo, el equipo utilizó redes neuronales convolucionales, un método que emplea un algoritmo de aprendizaje automático (deep learning) que puede recibir una imagen de entrada y asignarles una etiqueta a distintos aspectos de dicha imagen y diferenciarlos entre sí.
El método ha permitido elaborar el mayor catálogo morfológico de galaxias publicado hasta la fecha y asignar una clasificación a 27 millones de galaxias, algunas a una distancia de hasta 8 giga-años (Ga), es decir, 8 mil millones de años.
Este catálogo permite tener una visión aproximada de cómo eran las galaxias cuando el Universo tenía la mitad de su edad actual, estudiar cómo han cambiado las galaxias en los últimos 8 Ga y observar cómo esos cambios estructurales tienen que ver con los caminos evolutivos de las galaxias.