Por primera vez, un algoritmo español, desarrollado por el
investigador del IAC Sebastián Hidalgo, será utilizado en el evento de
computación internacional “Global Azure Bootcamp”, en el que miles de
personas se conectarán a la vez para, en esta edición, ayudar a analizar
datos sobre la formación de estrellas en el Universo.
Diagrama con la distribución de
estrellas donde se relaciona su luminosidad (magnitud) en función de su
temperatura (color). Para un contenido en metales determinado, el
diagrama color-magnitud muestra secuencias específicas donde pueden
identificarse la edad de las estrellas (barra vertical, cuanto más
rojas, más envejecidas). A la izquierda, diagrama color-magnitud no
afectado por el emborronamiento de las observaciones donde puede
determinarse la edad de las estrellas con suficiente precisión. A la
derecha, el emborronamiento dificulta determinar la edad de las
estrellas. (Crédito: Sebastián Hidalgo (IAC))
Un algoritmo es un conjunto ordenado y finito de operaciones que
permite hallar la solución a un problema, ya sea matemático, informático
o, incluso, astrofísico. Un conocido foro sobre estas operaciones es el
evento internacional de computación distribuida “Global Azure
Bootcamp”, donde se reúnen profesionales de las tecnologías de la
información. El próximo tendrá lugar el 22 de abril en Madrid y con el
objetivo de arrojar luz sobre la formación estelar en las galaxias
mediante el procesamiento masivo de datos. Se da la circunstancia de
que, por primera vez desde su creación, se ejecutará un algoritmo
español, “The secret life of Galaxies: Unveiling the true nature of
their star formation” (La vida secreta de las galaxias: desvelando la
naturaleza de su formación estelar), desarrollado por el investigador
del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) Sebastián Hidalgo. Su
aplicación servirá para conocer en detalle cómo se originan las
poblaciones estelares en algunas galaxias observadas.
Unas 10.000 personas ya se han apuntado para participar en esta
iniciativa gratuita y que ya ha agotado sus 400 inscripciones en la sede
de Madrid. Los participantes se conectarán a la plataforma “Microsoft
Azure” desde todas las sedes repartidas a lo largo del planeta y
aportarán su tiempo y conocimientos de forma desinteresada para computar
el algoritmo implementado.
Este multitudinario proyecto, que se lleva desarrollando desde 2013
en medio centenar de países, además de ofrecer múltiples charlas sobre
el uso de la plataforma de la mano de personas expertas en la materia,
se estructura en dos laboratorios prácticos: Science Lab, dedicado al
procesamiento del algoritmo, y Racing Lab, un taller de videojuegos de
conducción 3D. En ediciones anteriores, las investigaciones en diabetes y
cáncer de mama fueron los problemas protagonistas que se computaban.
Este año, lo serán las estrellas.
Las galaxias son los sistemas más grandes en el Universo, que
albergan casi todos los objetos astronómicos conocidos. Entre ellos, las
estrellas son sus ladrillos fundamentales ya que cumplen funciones
vitales: procesan el gas, crean nuevos sistemas planetarios, forman
agujeros negros y su luz hace que las galaxias sean visibles para
nosotros. Las galaxias forman estrellas a lo largo de su vida y
comprender cómo lo hacen es fundamental para entender sus procesos de
formación y evolución que afectan, en última instancia, a todo el
Universo.
Una de las formas más eficientes para probar los procesos de
formación en galaxias es estudiando en detalle las propiedades de las
estrellas más envejecidas, concretamente, su edad, metalicidad,
composición química y cinemática. La historia de la formación estelar
(SFH, por sus siglas en inglés) es clave para ello y, determinarla con
precisión requiere algoritmos que puedan observar el momento justo en el
que las estrellas empiezan a cambiar de color y magnitud hacia el rojo.
Al observar este “giro” en el diagrama color-magnitud, que se debe a
que las estrellas comienzan a agotar su combustible (hidrógeno), se
puede determinar la edad y metalicidad de las estrellas más viejas de la
galaxia y así obtener la historia de formación estelar del sistema
desde que se formó hasta nuestros días.
Sin embargo, no es sencillo extraer datos precisos de la luz que nos
llega del Universo y los equipos de investigación se enfrentan a algunos
obstáculos al analizarla. Las incertidumbres asociadas a las
observaciones, la precisión de los modelos o la limitación en la
ejecución de los códigos inciden sobre la precisión en las historias de
formación estelar. Debido a esto, algunas características de la
formación estelar en las galaxias quedan “ocultas” y dificultan la
interpretación de los resultados.
“El objetivo del algoritmo desarrollado en el IAC y que va a ser probado en el Science Lab –explica Sebastián Hidalgo- es precisamente limitar el impacto de todos estos efectos para poder comparar la predicción de los modelos con las observaciones de forma más directa. Es un proceso que requiere de un número muy elevado de pruebas y que sólo puede ser realizado en un entorno de computación distribuida.” Al término del evento, se recopilarán los datos para extraer la información y proceder a su tratamiento.
El Grupo de Poblaciones Estelares del IAC es pionero en el desarrollo
de códigos para la obtención de historias de formación estelar. Junto a
Antonio Aparicio, también investigador del IAC y de la Universidad de
La Laguna (ULL), Sebastián Hidalgo lleva una década desarrollando estos
códigos que diferentes grupos de investigación internacionales utilizan.
IAC
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