Físicos del Dark Energy Survey abren una nueva ventana a la energía oscura

Por primera vez, los científicos del Dark Energy Survey (DES) pueden combinar mediciones de la distribución de materia, galaxias y cúmulos de galaxias para avanzar en nuestra comprensión de la energía oscura.

Un mapa del cielo que muestra la densidad de cúmulos de galaxias, galaxias y materia en el universo sobre la parte del cielo observada por el Dark Energy Survey. El panel de la izquierda muestra la densidad de galaxias en esa parte del cielo, mientras que el panel del medio muestra la densidad de materia y el de la derecha muestra la densidad de cúmulos de galaxias. Las áreas rojas son más densas y las áreas azules son menos densas que el promedio. Crédito: Chun-Hao To / Stanford University, SLAC National Accelerator Laboratory

El universo se está expandiendo a un ritmo cada vez mayor, y aunque nadie está seguro de por qué, los investigadores del Dark Energy Survey (DES) al menos tenían una estrategia para averiguarlo: combinarían mediciones de la distribución de materia, galaxias y cúmulos de galaxias para comprender mejor lo que está sucediendo.


Alcanzar ese objetivo resultó ser bastante complicado, pero ahora un equipo dirigido por investigadores del Laboratorio Acelerador Nacional SLAC del Departamento de Energía, la Universidad de Stanford y la Universidad de Arizona han encontrado una solución. Su análisis, publicado el 6 de abril en Physical Review Letters, arroja estimaciones más precisas de la densidad promedio de la materia, así como de su propensión a agruparse, dos parámetros clave que ayudan a los físicos a investigar la naturaleza de la materia oscura y la energía oscura, las misteriosas sustancias que constituyen la gran mayoría del universo.


"Es una de las mejores limitaciones de uno de los mejores conjuntos de datos hasta la fecha", dice Chun-Hao To, autor principal del nuevo artículo y estudiante de posgrado en SLAC y Stanford que trabaja con el Director del Instituto Kavli de Astrofísica y Cosmología de Partículas. Risa Wechsler.


Una meta temprana


Cuando DES se propuso en 2013 cartografiar una octava parte del cielo, el objetivo era recopilar cuatro tipos de datos: las distancias a ciertos tipos de supernovas o estrellas en explosión, la distribución de la materia en el universo, la distribución de galaxias y la distribución de los cúmulos de galaxias . Cada uno le dice a los investigadores algo sobre cómo ha evolucionado el universo a lo largo del tiempo.


Idealmente, los científicos juntarían las cuatro fuentes de datos para mejorar sus estimaciones, pero hay un inconveniente: las distribuciones de materia, galaxias y cúmulos de galaxias están estrechamente relacionadas. Si los investigadores no toman en cuenta estas relaciones, terminarán "contando dos veces", poniendo demasiado peso en algunos datos y no lo suficiente en otros, dice To.


Para evitar el mal manejo de toda esta información, la astrofísica de la Universidad de Arizona Elisabeth Krause y sus colegas han desarrollado un nuevo modelo que podría explicar adecuadamente las conexiones en las distribuciones de las tres cantidades: materia, galaxias y cúmulos de galaxias. Al hacerlo, pudieron producir el primer análisis para combinar adecuadamente todos estos conjuntos de datos dispares para aprender sobre la materia oscura y la energía oscura.


Mejorando las estimaciones


Agregar ese modelo al análisis DES tiene dos efectos, dice To. Primero, las mediciones de las distribuciones de materia, galaxias y cúmulos de galaxias tienden a introducir diferentes tipos de errores. La combinación de las tres mediciones facilita la identificación de dichos errores, lo que hace que el análisis sea más sólido. En segundo lugar, las tres medidas difieren en su sensibilidad a la densidad media de la materia y su aglomeración. Como resultado, la combinación de los tres puede mejorar la precisión con la que el DES puede medir la materia oscura y la energía oscura.


En el nuevo artículo, To, Krause y sus colegas aplicaron sus nuevos métodos al primer año de datos de DES y afinaron la precisión de estimaciones anteriores para la densidad y aglomeración de la materia.


Ahora que el equipo puede incorporar materia, galaxias y cúmulos de galaxias simultáneamente en su análisis, agregar datos de supernovas será relativamente sencillo, ya que ese tipo de datos no están tan estrechamente relacionados con los otros tres, dice To.


"El próximo paso inmediato", dice, "es aplicar la maquinaria a los datos del año 3 de DES, que tiene una cobertura del cielo tres veces mayor". Esto no es tan simple como parece: si bien la idea básica es la misma, los nuevos datos requerirán esfuerzos adicionales para mejorar el modelo y mantenerse al día con la mayor calidad de los datos más nuevos, dice To.


"Este análisis es realmente emocionante", dijo Wechsler. "Espero que establezca un nuevo estándar en la forma en que podemos analizar datos y aprender sobre la energía oscura a partir de encuestas grandes, no solo para DES, sino también esperando los datos increíbles que obtendremos de la encuesta Legacy del Observatorio Vera Rubin. del Espacio y el Tiempo en unos pocos años".



Más información: C. To et al, Dark Energy Survey Year 1 Results: Cosmological Constraints from Cluster Abundances, Weak Lensing, and Galaxy Correlations, Physical Review Letters (2021). DOI: 10.1103/PhysRevLett.126.141301


Nota original: Por Nathan Collins, SLAC National Accelerator Laboratory

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