Nunca ha sido posible detectar o medir directamente la materia oscura, pero sabemos que existe porque podemos ver su influencia en el universo. Muchos de los movimientos de diferentes estrellas y galaxias no pueden explicarse por la gravedad ejercida por la materia que podemos ver. Algo más debe estar en juego.
Toda la materia, incluida la materia oscura, es capaz de doblar ligeramente los rayos de luz y causar “lentes gravitacionales” en las observaciones realizadas por los telescopios. Los científicos pueden usar estas distorsiones para trazar un mapa de las regiones del cielo nocturno donde es más probable que se encuentre la materia oscura.
Buscando rostros familiares
Un equipo de investigadores de ETH Zurich, en Suiza, entrenó un modelo de red neuronal (del tipo empleado a menudo para analizar imágenes visuales) para buscar signos sutiles de lentes gravitacionales débiles causados por la materia oscura. El modelo fue entrenado al ser alimentado con datos simulados que le enseñaron lo que los científicos suelen buscar cuando buscan materia oscura. El modelo terminó siendo 30% más preciso que los científicos humanos al detectar y etiquetar signos potenciales de materia oscura en las imágenes.
El modelo de aprendizaje automático se utilizó para analizar mapas reales de materia oscura creados a partir de la Encuesta de Kilo-Grado (KiDS) del Observatorio Europeo Austral. Los resultados, reportados en la Revisión Física D de esta semana, muestran que el modelo pudo analizar los mapas con mayor detalle que los métodos actuales, y modeló la ubicación probable de la materia oscura con mayor precisión.
Posteriormente, el equipo espera aplicar el modelo a otros mapas cosmológicos para aprender más sobre la distribución y el comportamiento de la energía oscura, una fuerza misteriosa que está impulsando la expansión del universo.