Científicos mexicanos desarrollan software para mapear la Vía Láctea

Un equipo de investigadores del Instituto de Astronomía de la Universidad Nacional Autónoma de México ha dado un paso en la exploración del medio interestelar de la Vía Láctea. Gracias al desarrollo del software Data Analysis Pipeline, ahora es posible procesar imágenes astronómicas con un nivel de detalle sin precedentes.

Este innovador avance forma parte de una colaboración con el Sloan Digital Sky Survey (SDSS), cuyo objetivo es mapear nuestra galaxia como nunca antes.

El proyecto utiliza telescopios robóticos ubicados en el desierto de Atacama, Chile, los cuales permiten obtener imágenes de alta resolución del espacio. Este trabajo se basa en la espectroscopía de campo integral, una tecnología que descompone la luz de los objetos celestes para analizar su composición.

Después de seis años de investigación, el equipo logró un hito importante: generar datos científicos de alta calidad sobre el medio interestelar de nuestra galaxia y otras cercanas. Para probar la eficacia del software, los científicos capturaron una imagen de la constelación de Orión, compuesta por unas 200 mil fotografías individuales, demostrando la capacidad del sistema para analizar grandes regiones del espacio.

Con esta nueva tecnología, los astrónomos pueden estudiar cómo las estrellas nacen, evolucionan y enriquecen el cosmos con elementos pesados tras sus explosiones como supernovas.

Este avance no solo ayudará a comprender mejor la Vía Láctea, sino que también podría ofrecer pistas sobre las condiciones necesarias para la formación de vida en el universo. Gracias a la innovación tecnológica y la colaboración internacional, los astrónomos de la UNAM están llevando la exploración del cosmos a un nuevo nivel.

El software Data Analysis Pipeline, desarrollado en el IA, ha sido diseñado para corregir con precisión las características del continuo estelar y recuperar parámetros esenciales de las líneas de emisión, como el flujo, la velocidad sistémica y la dispersión de velocidad. Este avance fue presentado recientemente en la revista The Astronomical Journal, consolidando su relevancia en el ámbito de la astronomía.

Para demostrar la eficacia del sistema, los investigadores capturaron una imagen de la constelación de Orión, compuesta por aproximadamente 200 mil fotografías individuales. Esta imagen abarca un área cientos de veces mayor que el tamaño aparente de la Luna y representa menos del uno por ciento del área total que se planea mapear.

El proyecto se apoya en una red de equipos robóticos instalados en el Observatorio Las Campanas, ubicado en el desierto de Atacama, en Chile. Según detalló el IA, aunque estos equipos habían comenzado a operar hace algún tiempo, ahora están en pleno funcionamiento, lo que permitirá obtener datos más claros y detallados sobre el espacio interestelar.

El medio interestelar, compuesto por gas y polvo, es esencial para comprender los procesos evolutivos de las galaxias. En este contexto, la espectroscopía de campo integral ha sido una herramienta fundamental.

Esta técnica descompone la luz de las galaxias cercanas para analizar su composición estelar y el gas ionizado calentado por las estrellas, proporcionando información sobre los ciclos de formación estelar y enriquecimiento químico.

Tras años de estudio, los astrónomos han concluido que existe un equilibrio en el proceso de formación estelar. Aunque pocas estrellas son extremadamente brillantes y masivas, la mayoría son de menor masa.

Estas estrellas enriquecen el medio interestelar con elementos pesados a través de los vientos estelares y las explosiones de supernova, que posteriormente forman parte de nuevas estrellas y planetas.

Sánchez enfatizó la importancia de comprender este ciclo de retroalimentación para identificar regiones del universo donde podría formarse vida o donde las condiciones químicas sean compatibles con la vida tal como la conocemos.

Para ello, es crucial obtener datos de objetos cercanos y a escalas pequeñas, lo que ha llevado al desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas.


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