Materia oscura, gas y otros ingredientes cósmicos se formaron en cuestión de segundos tras el Big Bang, según una nueva simulación del origen del Universo.
Después de milenios de mirar hacia las estrellas, el origen del Universo sigue intrigado a los seres humanos. Siguiendo la misma curiosidad primigenia, un equipo de científicos del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) diseñó un algoritmo que recrea las condiciones que existieron en el cosmos tan sólo segundos después del estallido del Big Bang.
Tras más de 100 mil horas de trabajo, los investigadores lograron trazar cuáles fueron los ingredientes originales del Universo. Esto fue lo que encontraron, con base en la tecnología del proyecto Hydro-BAM.
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En el inicio de los tiempos
En 1927, el astrónomo Georges Lemaître propuso originalmente la teoría del Big Bang. Según documenta la NASA, esta teoría propone que «que el universo comenzó como un solo punto, luego se expandió y se estiró para crecer tanto como lo es ahora.» A partir de la tecnología desarrollada por el equipo de la IAC, será posible conocer más sobre las condiciones cósmicas en el inicio de los tiempos.
La súper-computadora empleada para realizar estos modelos calculan cuáles fueron las condiciones en las etapas más tempranas de nuestro Universo. Al respecto, los autores señalaron lo siguiente en un comunicado oficial:
«Estos ‘universos virtuales’ sirven como bancos de pruebas para el estudio de la cosmología», agregaron los investigadores. «Sin embargo, las simulaciones son computacionalmente muy costosas, y las instalaciones informáticas actuales solo nos permiten explorar pequeños volúmenes cósmicos».
Aún a pesar de las limitaciones tecnológicas, los investigadores trazaron fenómenos astronómicos únicos, como la creación de «.
Por primera vez en la historia, explica el equipo a cargo de la simulación, se logró jerarquizar las conexiones naturales entre la materia oscura, la energía oscura primigenia y otros elementos que se formaron tras el Big Bang.
El estudio se publicó recientemente en Astrophysical Journal. En el artículo, los autores explican que están diseñando sistemas de inteligencia artificial para “[…] ahorrar costos computacionales y ejecutar de manera eficiente muchas de estas simulaciones”, según explica el líder del estudio, Francesco Sinigaglia, de Universidad de La Laguna.
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