Astrónomos del Observatorio Astronómico de Córdoba realizaron un catalogo de cúmulos  de galaxias en interacción gracias al desarrollo de un código computacional al que llamaron MeSsI por sus siglas en inglés (Mergging Systems Identification algorithm) y está dedicado al astro del fútbol Lionel Messi.

Los cúmulos de galaxias son conjuntos de galaxias unidas gracias a la fuerza de la gravedad y son los objetos más masivos en el Universo que presentan un equilibrio dinámico. Estos pueden llegar a tener un tamaño de varios Megapársecs (1 Megapársec son aproximadamente 3 millones de años luz). Como sabemos las galaxias, a su vez, son conjuntos de estrellas, planetas, asteroides, polvo y gas que  también están unidos gravitacionalmente; pero contrario a lo que muchos pueden suponer, los estudios demuestran que las galaxias y el gas intra-cúmulo solo representan una pequeña porción de la masa de los cúmulos de galaxias. La mayor parte de la masa de estos sistemas es invisible y solo se puede inferir su presencia gracias a fenómenos gravitacionales. Esto es lo que se conoce como materia oscura y entender su naturaleza representa uno de los mayores desafíos para la física moderna.

Debido a que el Universo está en constante evolución, se pueden encontrar algunos cúmulos que están en proceso de fusión, mecanismo que dará lugar a estructuras aun mayores. Estos procesos representan uno de los eventos más violentos en la historia del Universo y gracias a las altas densidades de materia oscura que presentan dichos cúmulos, estos objetos son el lugar ideal para estudiar las propiedades de este tipo de materia.

En los últimos años, diferentes grupos alrededor del mundo se dedicaron a buscar cúmulos en interacción mediante variadas técnicas. En este marco, científicos del Observatorio Astronómico de Córdoba, desarrollaron un código computacional que puede determinar de manera automática si un cúmulo está o no en un proceso de fusión.

Este algoritmo, bautizado como MeSsI según sus siglas en ingles (Merging Systems Identification algorithm), explota al máximo las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático (machine learning), un paradigma en el cual primero se enseña a la computadora a clasificar un determinado problema mediante el análisis de datos conocidos (en este caso cúmulos que se sabe que están en un proceso de fusión), para luego poder estudiar y clasificar datos desconocidos (en este caso cúmulos que no se conoce si están en interacción o no).

Para este trabajo se utilizaron datos de simulaciones cosmológicas, con los cuales se pudo estudiar la historia evolutiva de los cúmulos de galaxias, permitiendo la identificación de aquellos objetos que estén atravesando un proceso de interacción. De esta manera, se logró armar una muestra de entrenamiento para testear el funcionamiento de tres algoritmos de aprendizaje automático denominados: Support Vector Machine, Random Forest y Logistic Regretion.

Cuantificando los errores cometidos por cada clasificador, se logró determinar que el mejor algoritmo para analizar esta clase de objetos es el Random Forest, debido a que se obtuvieron muestras con solo un 10% de contaminación, esto quiere decir que de 10 cúmulos clasificados como interactuantes solo 1 no correspondía a dicha categoría.

Además de determinar el estado dinámico de los cúmulos, los investigadores  implementaron una técnica de agrupamiento de objetos (clustering) conocida como mixtura de gaussianas. Esto permitió determinar las galaxias pertenecientes a cada una de las subestructuras que se están fusionando y así poder calcular diferentes propiedades de las mismas, como ser la masa y la dispersión de velocidades.

Este nuevo método permitió identificar 61 cúmulos que están sufriendo un proceso de fusión, de los cuales 21 habían sido previamente reportados por otros autores. Actualmente se están analizando los nuevos cúmulos encontrados con el objetivo de estudiar estadísticamente las propiedades de la materia oscura.

La importancia de catalogar los cúmulos según su estado dinámico (es decir si se están fusionando o no) reside en que los procesos de interacción pueden alterar significativamente las propiedades de todas las componentes de un cúmulo, en particular, es posible analizar las características que tendría la hipotética partícula que compondría la materia oscura.

«Decidimos dedicarle nuestro trabajo a Messi debido a la profunda admiración que tenemos por él, además Cristiano Ronaldo ya tenía una galaxia bautizada en su honor y Lio no podía ser menos.» manifestó Martín de los Ríos, integrante del grupo que lleva adelante la investigación.

Como parte complementaria del artículo aceptado para ser publicado en la revista  MNRAS (Monthly Notices of the Royal Astronomical Society) se creó una página web (para ingresar a la página haga clich Aquí) en la cual se puede acceder a todas las herramientas presentadas en dicho artículo, lo que permitirá que otros astrónomos puedan analizar el estado dinámico de los cúmulos

La publicación original puede verse en la página de Oxford University Press