Medir distancias en el universo es mucho más complicado que hacerlo en la Tierra. ¿Hay una estrella más brillante más cerca de la Tierra que otra o simplemente emite más luz? Para realizar mediciones de distancias fiables, los científicos se basan en objetos que emiten una cantidad conocida de luz, como las supernovas de tipo Ia.
Estas explosiones espectaculares, entre las más brillantes jamás registradas en el cielo nocturno, son el resultado de la muerte violenta de estrellas enanas blancas y proporcionan a los científicos un criterio cósmico fiable. Su brillo y color, combinados con información sobre sus galaxias anfitrionas, permiten a los científicos calcular su distancia y cuánto se expandió el universo mientras su luz hacía su viaje hasta nosotros. Con suficientes observaciones de supernovas de tipo Ia, los científicos pueden medir la tasa de expansión del universo y si cambia con el tiempo.
Aunque hemos captado miles de supernovas de tipo Ia hasta la fecha, verlas una o dos veces no es suficiente: existe una mina de oro de información en cómo varía su luz fugaz con el tiempo. El Observatorio Vera C. Rubin de la NSF y el DOE pronto comenzará a escanear el cielo del hemisferio sur todas las noches durante diez años, cubriendo todo el hemisferio aproximadamente cada pocas noches. Cada vez que Rubin detecte un objeto que cambia de brillo o posición, enviará una alerta a la comunidad científica. Con una detección tan rápida, Rubin será nuestra herramienta más poderosa hasta el momento para detectar supernovas de tipo Ia antes de que se desvanezcan.
El Observatorio Rubin es un programa conjunto de NSF NOIRLab y el Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC del DOE, que operarán de manera cooperativa Rubin.
Científicos como Anais Möller, miembro de la Colaboración de Ciencia de la Energía Oscura Rubin/LSST, esperan con ansias el Estudio del Legado del Espacio y el Tiempo (LSST) de Rubin, que durará una década y durante el cual se espera que detecte millones de supernovas de tipo Ia.
«El gran volumen de datos de Rubin nos proporcionará una muestra de todo tipo de supernovas de tipo Ia a distintas distancias y en muchos tipos diferentes de galaxias», afirma Möller.
De hecho, Rubin descubrirá muchas más supernovas de tipo Ia en los primeros meses del LSST que las que se utilizaron en el descubrimiento inicial de la energía oscura, la misteriosa fuerza que hace que el universo se expanda más rápido de lo esperado según la teoría gravitacional. Las mediciones actuales sugieren que la energía oscura podría cambiar con el tiempo, lo que, de confirmarse, podría ayudar a refinar nuestra comprensión de la edad y la evolución del universo. Eso, a su vez, afectaría a lo que sabemos sobre cómo se formó el universo, incluida la rapidez con la que se formaron las estrellas y las galaxias en el universo primitivo.
Con un conjunto mucho más grande de supernovas de tipo Ia de todo el universo, los científicos podrán refinar nuestro mapa existente del espacio y el tiempo, obteniendo una imagen más completa de la influencia de la energía oscura.
«El universo en expansión es como una banda elástica que se estira. Si la energía oscura no es constante, eso sería como estirar la banda elástica en diferentes cantidades en diferentes puntos», dice Möller. «Creo que en la próxima década podremos determinar si la energía oscura es constante o evoluciona con el tiempo cósmico. Rubin nos permitirá hacer eso con las supernovas de tipo Ia».
Cada noche, el Observatorio Rubin producirá unos 20 terabytes de datos y generará hasta 10 millones de alertas; ningún otro telescopio en la historia ha producido una cantidad de datos como esta. Esto ha obligado a los científicos a repensar la forma en que gestionan las alertas rápidas y a desarrollar métodos y sistemas para manejar los grandes conjuntos de datos entrantes.
El aluvión de alertas nocturnas de Rubin se gestionará y se pondrá a disposición de los científicos a través de siete sistemas de software comunitarios que ingerirán y procesarán estas alertas antes de enviarlas a los científicos de todo el mundo. Möller, junto con una gran colaboración de científicos de diferentes especialidades, está desarrollando uno de estos sistemas, llamado Fink.
Los sistemas de software recopilan las alertas de Rubin cada noche, combinan los datos de Rubin con otros conjuntos de datos y, mediante aprendizaje automático, los clasifican según su tipo, como kilonovas, estrellas variables o supernovas de tipo Ia, entre otros. Los científicos que utilicen uno de los sistemas comunitarios de Rubin, como Fink, podrán ordenar el enorme conjunto de datos de alertas según filtros seleccionados, lo que les permitirá localizar rápidamente los datos que sean útiles para su investigación.
«Debido a los grandes volúmenes de datos, no podemos hacer ciencia de la misma manera que lo hacíamos antes», dice Möller. «Rubin es un cambio generacional. Y nuestra responsabilidad es desarrollar los métodos que utilizará la próxima generación».
Con información de la NSF
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