Los resultados de la investigación fueron dados a conocer en la última edición de la revista The Astrophysical Journal, donde colaboraron astrónomos y científicos computacionales de Chile, Italia y Reino Unido. Los investigadores descubrieron cómo ordenar una enorme cantidad de datos captados previamente por la observación con telescopios para encontrar los elusivos racimos de galaxias y lograr su visualización en 3 dimensiones.
De acuerdo a uno de los investigadores, el doctor Luis Campusano, académico del Departamento de Astronomía de la FCFM e investigador del Centro de Astrofísica CATA, señaló que “el trabajo es el primero de una serie de tres, y consiste en la descripción de un método automático, el procesamiento computacional de datos digitales, para detectar la presencia de racimos o cúmulos de galaxias que estén asociadas gravitacionalmente, e inmersos en la distribución general de las galaxias en el espacio”, explica.
Un nuevo método de análisis
El equipo, también, está formado por la doctora Nancy Hitschfeld-Kahler, y los magísteres Sebastián Pereira y Daniel Pizarro, del Departamento de Ciencias de la Computación de la FCFM, y por el doctor Christopher P. Haines del INAF-Osservatorio Astronómico di Brera de Milán, Italia. Junto a la colaboración de Roger Clowes y Gabriel Marinello, de la Universidad de Central-Lancashire e Ilona K. Sochting de la Universidad de Oxford.
Este grupo de científicos se enfrentó al problema con una base datos de 200 mil galaxias, número que puede alcanzar a cientos millones de ellas en otros casos. El procesamiento computacional de una enorme cantidad de datos requiere de la más moderna tecnología en computación, lo que es conocido como Big-Data (grandes bases de datos).
Al respecto, el Doctor Campusano señala que “el interés de este nuevo algoritmo o software para la astronomía es que al aplicarlo sobre las distribuciones reales de galaxias observadas en el Universo se revelen cúmulos que no habían sido descubiertos hasta ahora, los cuáles podrían resultar diferentes en algún sentido".
Otras aplicaciones
Otro de los aspectos interesantes de esta investigación es que el software creado especialmente para este propósito podría tener aplicaciones en otras áreas como: economía, finanzas, minería, transporte, entre otras.
La herramienta permitiría explorar una base datos de una nueva manera y descubrir un nuevo componente que hasta entonces había permanecido indetectado, al tomar tres dimensiones o variables y cruzar datos. “Es como encontrar un nuevo yacimiento minero en un terreno ya conocido y explorado”, comenta Campusano.
Otra utilidad podría ser incentivar el interés por las matemáticas y la geometría, pues los diagramas de Voronoi empleados en la detección de las concentraciones en el espacio es sencilla de entender y de utilizar. De acuerdo a la doctora Nancy Hitschfeld-Kahler, la geometría computacional conocida como diagramas de Voronoi “puede ser usada como motivación cuando se introducen los conceptos de geometría en el colegio”, comenta.
Ahora, mientras el grupo prepara nuevas publicaciones para anunciar los resultados de la aplicación del método a los datos reales, también planean cómo poner su nueva herramienta a disposición de otros investigadores. ”Queremos dejar la herramienta disponible en un formato 'open-source' (código abierto), bien documentada y fácil de instalar. El algoritmo fue diseñado con buenas prácticas de ingeniería de software, por lo tanto, creemos que será fácil de extender a otros ámbitos por otros desarrolladores”, concluye Hitschfeld-Kahler.
