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NUEVA YORK.- Investigadores del Instituto Flatiron han desarrollado un método innovador utilizando inteligencia artificial (IA) para precisar los parámetros fundamentales del modelo estándar del universo. Esta técnica, conocida como Inferencia Basada en Simulación de Galaxias (SimBIG), ha permitido reducir significativamente la incertidumbre en la medición de la aglomeración de la materia cósmica, comparado con métodos tradicionales.

SimBIG funciona entrenando un modelo de IA con datos simulados de universos, permitiendo analizar la distribución de galaxias a gran y pequeña escala. Los investigadores demostraron la efectividad del modelo utilizando 2,000 universos simulados, lo que les permitió comprender mejor cómo las galaxias se agrupan y formar estructuras en el universo. 

Una vez entrenado, el modelo fue capaz de analizar datos reales de más de 109,000 galaxias, proporcionando estimaciones de parámetros cosmológicos con una precisión equivalente a la que se lograría utilizando cuatro veces más datos en métodos convencionales.

Esta precisión mejorada es crucial para entender fenómenos como la materia oscura y la energía oscura, y podría ayudar a resolver la llamada “tensión de Hubble”, una discrepancia en la medida de la constante de Hubble, que describe la velocidad de expansión del universo. 

Al combinar IA con observaciones astronómicas, SimBIG abre nuevas posibilidades para explorar los misterios del cosmos con una precisión sin precedentes.