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El mapa, desarrollado mediante aprendizaje automático por un equipo internacional de astrofísicos, podría permitir estudios sobre la naturaleza de la esquiva materia oscura , así como sobre la historia y el futuro de nuestro universo local.

Actualmente se desconoce la distribución de la materia oscura local porque no se puede medir directamente, pero sí se puede inferir su distribución basándose en su influencia gravitacional en otros objetos del universo, como las galaxias.

Irónicamente, es más fácil estudiar la distribución de la materia oscura mucho más lejos porque refleja un pasado muy lejano, que es mucho menos complejo", comenta Donghui Jeong, profesor asociado de astronomía y astrofísica en Penn State y autor correspondiente del estudio.  «Con el tiempo, a medida que la estructura a gran escala del universo ha crecido, la complejidad del universo ha aumentado, por lo que es inherentemente más difícil realizar mediciones sobre la materia oscura a nivel local».

En este trabajo, los investigadores adoptaron un enfoque distinto al habitual, utilizando el aprendizaje automático para construir un modelo que utiliza información sobre la distribución y el movimiento de las galaxias para predecir la distribución de la materia oscura. El nuevo catálogo contiene datos completos sobre la distribución y el movimiento de más de 17.000 galaxias en las cercanías de la Vía Láctea, dentro de los 200 megaparsecs.

"Tener un mapa local de la red cósmica abre un nuevo capítulo de estudio cosmológico", aclara Jeong. "Podemos estudiar cómo la distribución de la materia oscura se relaciona con otros datos de emisión, lo que nos ayudará a comprender la naturaleza de la materia oscura. Y podemos estudiar estas estructuras filamentosas directamente, estos puentes ocultos entre galaxias.

Referencia: Astrophysical Journal (2021). DOI: 10.3847/1538-4357/abf040

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