Matías Carrasco: Midiendo distancias a galaxias usando herramientas de Inteligencia Artificial

Matías Carrasco Kind recibió su Licenciatura en Astronomia en la Universidad Católica de Chile, estuvo en el Instituto Max Plack de Astrofísica por mas de 2 años  y actualmente esta terminando su Doctorado en la Universidad de Illinois en Urbana Champaign (UIUC) en EEUU donde trabaja en el grupo 'Laboratory for Cosmological data Mining' (LCDM). Para mas información sobre sus intereses de investigación, lista de publicaciones y biografía puedes revisar su pagina web aquí

Actualmente estamos una época de Cosmología de precisión, donde obtener una mapa tridimensional de la distribución de galaxias es fundamental para muchos análisis cosmológicos, que permiten poner restricciones en la densidad de la energía y materia oscura, ayudándonos a entender el origen, formación y evolución del Universo. La forma más directa de medir distancias es mediante el corrimiento al rojo (redshift) de lineas espectrales debido a las velocidades de recesión de las galaxias. Esta técnica es muy precisa pero también muy costosa en términos de tiempo y recursos. Obtener imágenes en distintos filtros es mucho más rápido y directo por lo que es posible obtener fotometría de galaxias mucho mas débiles en cantidades mucho mayores que usando un espectrógrafo. Programas importantes como el Dark Energy Survey (DES) o el Large Synoptic Survey Telescope (LSST) obtendrán fotometría de cientos a miles de millones de galaxias.

Figura 1. Ejemplo simplificado de un árbol binario de predicción dibujado en coordenadas polares. La raíz del árbol esta en el centro, colores individuales indican magnitudes. Cada hoja terminal (triángulos grises) puede hacer una predicción que luego es combinada con predicciones de otros árboles

Se han usado principalmemte dos técnicas para medir el redshift de una galaxia usando su fotometría. La primera y más usada es ajustar, mediante una librería espectral de galaxias, las observaciones que generalmente son tomadas con 5 a 10 filtros de magnitudes. Esto requiere mucha calibración, pero puede resultar en redshift precisos. La segunda técnica es usar una submuestra de galaxias con redshift conocidos (de otros surveys) y entrenar cierto tipo de algoritmos para predecir el redshift de las galaxias que solo tienen fotometría. Los primeros intentos ajustaron polinomios a los datos, pero recientemente nuevas y más sofisticadas técnicas han aparecido, muchas provenientes del campo de inteligencia artificial, donde el algoritmo aprende de lo que observa, buscando patrones poco obvios a simple vista. 

Dada una muestra de galaxias de entrenamiento y un buen algoritmo de aprendizaje se pueden obtener resultados muy precisos. En este campo, hemos desarrollado dos nuevas técnicas para obtener redshift fotométricos (y su distribuciones de probabilidad). La primera técnica llamada TPZ (Trees for Photo-Z) utiliza árboles de decisión y bosques aleatorios que consiste en dividir la muestra de entrenamiento recursivamente en función de sus magnitudes o colores hasta formar un árbol el cual contiene una cadena de preguntas y dependiendo las respuestas hace una predicción. Figura 1 muestra uno de estos arboles como ejemplo. La idea es generar cientos de estos arboles que difieren entre sí y cada uno da una respuesta que luego se combinan para trazar un distribución de probabilidades. Esta es una técnica supervisada donde el redshift conocido es utilizado durante el aprendizaje.

Figura 2. (Arriba) Redshift fotométricos vs. redshift espectroscópico para 50,000 galaxias tomadas del CFTHLens survey. La linea roja indica la relación  uno a uno que indica que tan precisos son los resultados. En este caso vemos que las predicciones son indistinguiblemente  buenas. (Abajo) La distribución de galaxias como función del redshift usando los redshift espectroscópicos (gris) y usando la distribución de probabilidades de los redshift fotométricos. Ambas distribuciones concuerdan casi a la perfección. Esta distribución N(z) es muy importante para análisis topográficos de la masa del Universo, entre otros usos.

La segunda técnica, (que llamamos SOMz), es no supervisada y consiste en generar una mapa en 2D donde cada celda o neurona es “deformada” tratando de imitar la topología del espacio multidimensional de magnitudes, de esta forma, estos mapas agrupan galaxias con propiedades similares. Se generan cientos de estos mapas y se combinan sus predicciones. Es un proceso iterativo que se llama auto-organizacion que es una técnica proveniente del campos de redes neuronales ya que son basadas en el funcionamiento de la comunicación neuronal en el cerebro. La Figura 2 muestra un ejemplo de resultados para 50,000 galaxias del CFTHLens survey donde vemos la precisión alcanzada por estos algoritmos. Ambas técnicas son independientes y pueden ser combinadas para generar redshift fotométricos cada vez más precisos que permitirán un acelerado descubrimiento de nuestro Cosmos.

Links:

Codigo para calcular redshift fotometricos: MLZ (Machine Learning for photo-Z)

http://lcdm.astro.illinois.edu/static/code/mlz/MLZ-1.0/doc/html/index.html

"TPZ : Photometric redshift PDFs and ancillary information by using prediction trees and random forests"
Matias Carrasco Kind, Matias & Robert J. Brunner, 2013
MNRAS, 432, 1483 ArXiv: 1303.7269

"SOMz: photometric redshift PDFs with self organizing maps and random atlas"

Matias Carrasco Kind, Matias & Robert J. Brunner, 2014
MNRAS, 438, 3409 ArXiV:1312.5753

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Macarena Lagos: Perturbaciones Cosmológicas en gravedades modificadas

Macarena Lagos obtuvo su licenciatura y el magíster en Física en la PUC, trabajando con Máximo Bañados. En Octubre del 2013 comenzó su PhD en Imperial College London bajo la supervisión del Prof. Joao Magueijo, además de ser estudiante invitada en la University of Oxford bajo la supervisión del Prof. Pedro Ferreira. Sus intereses incluyen cosmología del Universo temprano y gravedades modificadas, y puedes contactarla a m.lagos-urbina13 at imperial dot ac dot uk

En este trabajo se estudian perturbaciones cosmológicas en un modelo de gravedad modificada llamada teoría Eddington-inspired Born-infeld (EiBI). La teoría de perturbaciones cosmológicas es muy importante para entender cómo era el universo en tiempos tempranos y cómo esto ha afectado a su estado actual, dado que éstas perturbaciones explican el fondo de radiación cósmica y la distribución espacial de las galaxias.

La teoría EiBI es de bigravedad (tiene 2 métricas, una que describe el espacio-tiempo y una segunda métrica que es un campo de spin-2 interactuando con la métrica física) y en el contexto de cosmología, si se modela la materia del universo como un fluido perfecto con una ecuación de estado convencional, durante la época temprana dominada por radiación (w=1/3) predice un universo con un pasado infinito, tal como se muestra en la figura. Este comportamiento de la evolución del universo es muy interesante porque elimina el Big Bang (divergencia física que marca el inicio del universo), pero además resulve los llamados Flatness problem y Horizon problem. Estos dos problemas fueron las motivaciones iniciales para estudiar la teoría de Inflación, que actualmente es la teoría mas aceptada para describir el universo en tiempos tempranos.

Evolución del factor de escala a(t) como función del tiempo durante la época dominada por la radiación. Se observa un pasado 'infinito' con un valor mínimo asintótico a_B.

El hecho de que la teoría EiBI prediga esta solución tan bien comportada, motiva el estudio de perturbaciones cosmológicas. Sobre el background descrito en la figura se consideran perturbaciones generales de primer orden, las cuales se describen con 10 grados de libertad. Sin embargo,  no todos ellos corresponden a campos físicos, ya que varios se deben a la presencia de una invarianza de gauge mientras que otros sólo son campos auxiliares (no dinámicos). En este paper presentamos un método general y directo para identificar sólo los grados de libertad físicos, que resultan ser sólo 3 cosmológicamente relevantes, para así poder estudiar su comportamiento durante el universo temprano. Aplicamos este método a la teoría EiBI y comparamos las predicciones para las perturbaciones cosmológicas con las observaciones experimentales. En particular, comparamos los valores de la amplitud del espectro de potencias de las perturbaciones (power spectrum), el índice espectral y el tensor-to-scalar ratio. 

"Noether Identities and Gauge-Fixing the Action for Cosmological Perturbations"

Macarena Lagos, Máximo Bañados, Pedro G. Ferreira, Sebastián García-Sáenz
Aceptado en Physics Review D, ArXiv:1311.3828

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Carlos Contreras Velásquez: Tasa de Formacion de Grandes Estructuras hasta redshift z=0.8 en el Survey de Galaxias WiggleZ

Carlos Contreras Velásquez es actualmente postdoc en Aarhus University, Dinamarca. Previamente obtuvo su grado de Licenciado en Astronomía en la Pontificia Universidad Católica y su Doctorado en Swinburne University en Melbourne, Australia. Sus intereses se centran en Cosmología, Estructuras de Gran Escala y Supernovas. Puedes contactarlo en carlos dot astro at gmail dot com

La evolucion de la distribución de las galaxias en el Universo proporciona información sobre sus condiciones iniciales y los procesos físicos que han moldeado su forma actual. La formación de grandes estructuras (cúmulos y super cumulos) está finamente sintonizada por los efectos de la Gravedad (colapso) y la Energía Oscura (expansión). En este contexto, conocer la tasa de formación de grandes estructuras agrega condiciones adicionales que una teoria gravitatoria debe cumplir, ya que no sólo debe dar cuenta de la expansión acelerada sino también de la formación de estructura en el tiempo. Además la naturaleza de la Energia Oscura esta íntimamente ligada al resultado de este test, ya que un cambio en la teoría gravitatoria llevaría a una re-evaluación de la naturaleza de la energía oscura, incluso de su mera existencia.

El primer paso de un experimento tal es obtener un catálogo de redshifts de galaxias de volumen cosmológico que permita hacer mediciones estadísticas de su distribución espacial a gran escala. Nuestro catálogo, el WiggleZ survey, fue el primero en mapear galaxias azules hasta redshift 1.1 en un volumen cosmológico. Luego trasforma los redshifts en distancias usando el modelo cosmológico a testear.

Fig 1: Izquierda: La correlación de 2 puntos de las galaxias WiggleZ ξ(σ,π) a redshift z=0.6. Derecha: Valores para la tasa de crecimiento como función de redshift; puntos rojos corresponden a resultados de este trabajo, los puntos verdes provienen de un análisis independiente de los mismos datos usando el espectro de potencia de la distribución de galaxias y pentágonos negros indican resultados de otros surveys (click para ampliar).

El segundo paso es medir la función de autocorrelación bidimensional del catálogo ξ(σ,π) en la dirección transversal y paralela (σ,π) a la línea de visión, para secciones de distinto redshift (distintas épocas en la vida del Universo). Si los redshifts fueran puramente cosmológicos, usando un modelo cosmológico aproximadamente correcto, el resultado seria una función ξ(σ,π) con simetría esférica. Pero en la práctica, las velocidades peculiares de las galaxias (provocadas por la presencia de las grandes estructuras), distorsionan la forma de la función ξ(σ,π) del catalogo, imprimiéndole un patrón característico (ver Figura 1, izquierda) que puede ser modelado y del cual se puede obtener la tasa de formación de estructura ademas de otros parámetros.

El tercer paso es ajustar un modelo a ξ(σ,π) conteniendo parámetros consistentes con la cosmología inicial, y la tasa de formación de estructura.

En este artículo medimos ξ(σ,π) en 200.000 galaxias del WiggleZ survey, en 4 secciones de distinto redshift z = [0.2, 0.4, 0.6, 0.76], ajustamos el ‘modelo de Kaiser’ para la distorsión por las velocidades peculiares, y obtenemos valores para la tasa de crecimiento de estructura. Los resultados se muestran en la Figura 1 (derecha), donde aparecen ademas las curvas de valores teóricos predichos por la Cosmología Standard, y mediciones de otros Surveys.

Los resultados del WiggleZ dan cuenta por primera vez de la tasa de formación de estructura para una serie de intervalos desde aproximadamente la mitad de la vida del Universo, y sus resultados son consistentes con la Gravedad descrita por la teoría de la Relatividad General, con la Energía Oscura siendo una constante cosmológica. Ademas WiggleZ usa galaxias azules (con formación estelar) como trazador de la distribución de la materia, lo que implica que sus resultados son independientes de otros surveys, con los cuales se puede combinar para mejorar las mediciones.

"The WiggleZ Dark Energy Survey: measuring the cosmic growth rate with the two-point galaxy correlation function"
C. Contreras V., et al.
MNRAS 430, 924 (2013) - ArXiv:1302.5178

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Nicolás Tejos: Estudiando el medio intergaláctico dentro y fuera de vacíos de galaxias

Nicolás Tejos es investigador postdoctoral en la Universidad de California, Santa Cruz trabajando en colaboración con Prof. J. X. Prochaska. Nicolás estudió su Licenciatura y Master en la Universidad de Chile y el 2013 se graduó de doctor en la Universidad de Durham, en Inglaterra. Visita su pagina web www.ucolick.org/~ntejos para contactarlo y conocer sus temas de investigación.

Las galaxias contienen alrededor del 10% de la materia bariónica (i.e. átomos) del Universo. El restante 90% se encuentra en el medio intergaláctico (IGM por sus siglas en inglés), cuyas bajas densidades y alto grado de ionización hacen su observación una tarea difícil. En este paper usamos líneas de absorción de hidrógeno neutro (HI) en espectros de quásares en el UV (a partir de datos de telescopios espaciales como HST y FUSE) para caracterizar el IGM.

Debido a la acción de la gravedad, la distribución de galaxias en el Universo no es homogénea y sigue un patrón intrincado de planos, filamentos y nodos. Esta distribución produce vastas regiones en el Universo conteniendo una fracción muy baja del total de galaxias observadas, llamadas 'galaxy voids' ('vacíos de galaxias'). En este articulo investigamos las propiedades del IGM dentro y fuera de estos vacíos a redshifts z<0.1.

Encontramos un exceso significativo de lineas de HI en los bordes de estos vacíos, a escalas de 5 Mpc/h, consistente con lo que se espera de la distribución de galaxias. Sin embargo, al interior de estos vacíos de galaxias encontramos una distribución casi homogénea de HI. Nuestros resultados muestran que estos vacíos de galaxias no son lugares donde hay ausencia total de materia bariónica, ya que contienen una fracción significativa del total de hidrógeno en el Universo.

Fig. 1: Densidades de columna (a y b) y parámetros Doppler (c y d) observados dentro (círculos negros) y en los bordes de (cuadrados rojos) vacíos de galaxias, usando dos sistemas de coordenadas para asociar una línea a un vacío de galaxia (ver paper; los triángulos azules no se han tomado en cuenta en el estudio). Observamos un déficit de líneas de HI con densidades de columna N_HI< 10¹³ cm^-2 en los bordes de los vacíos comparado con lo que se encuentra dentro de éstos. Esto se traduce en que las distribuciones de densidades de columna dentro y fuera de vacíos de galaxias son tentativamente diferentes (a un 98% de nivel de confianza estadística). Para los parámetros Doppler, esta tendencia es menos significativa (90% de nivel de confianza estadística). Sin embargo, ambas tendencias son teóricamente esperadas.

También encontramos evidencia tentativa de que las propiedades de las lineas de HI dentro y fuera de estos vacíos son diferentes. Líneas al interior de vacíos de galaxias poseen sistemáticamente menores densidades de columna (intensidad de la linea) y parámetros Doppler (ancho de la linea) que las encontradas en los bordes de estos vacíos (ver Figura). Nuestros resultados observacionales apuntan a que del total de líneas de HI con densidades de columna N_HI>10^12.5 cm^-2, un 25-30% se encuentran al interior de vacíos de galaxias, un 55-60% se encuentran en los bordes de estos vacíos y son correlacionadas con galaxias porque siguen la misma distribución de gran escala pero no necesariamente los mismos halos, y solo un 12-15% correlacionadas con galaxias porque pertenecerían a los mismos halos.

Debido a limitaciones computacionales todavía no existe una simulación hidrodinámica lo suficientemente grande para contrastar nuestros resultados observacionales con la teoría de una manera directa. Cabe notar que estos vacíos de galaxias tienen tamaños característicos de 10 Mpc/h. Aun así, presentamos un estudio de HI en diferentes medioambientes cósmicos a partir de datos provenientes de una la simulación hidrodinámica (GIMIC) y corroboramos que al menos estas tendencias son esperadas dentro del paradigma ΛCDM.

"Large-scale structure in absorption: gas within and around galaxy voids"
N. Tejos, et al.

MNRAS 425, 245 (2012) - ArXiv:1205.2697

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Raúl Angulo: Simulaciones computacionales de universos dominados por materia oscura tibia

Raúl Angulo es investigador del Centro de Estudios de Física del Cosmos de Aragón, en Teruel, España. Raúl obtuvo su licenciatura en la Universidad Católica de Chile, y su doctorado en la Universidad de Durham, Inglaterra, en 2008. Luego, realizó estancias postdoctorales en el Instituto Max Planck de Astrofísica en Alemania, y en la Universidad de Stanford en EEUU. Puedes contactarlo en rangulo at cefca dot es.

En la cosmología estándar, el principal componente gravitatorio en el Universo es la materia oscura -- una hipotética partícula elemental aún no descubierta y que interacionaría principalmente sólo a través de la gravedad. Tradicionalmente, la materia oscura se ha considerado 'fría' (CDM por sus siglas en inglés), es decir, con una velocidad termal cero en el universo temprano.

Sin embargo, la materia oscura también puede ser 'tibia' (WDM por sus siglas en ingles). Con una velocidad termal no despreciable, el campo de perturbaciones en densidad primordiales es suavizado con WDM. En particular, mientras más caliente la materia oscura, más grande es la escala donde las perturbaciones desaparecen -- lo cual repercute en la formación de galaxias y otras estructuras en el Universo local. Recientemente, WDM ha recibido mucha atención en la comunidad cosmológica, pues podría solucionar varios problemas presentes en CDM relacionados con la cinemática, formación y abundancia de galaxias pequeñas.

Figura 1: Mapa de la densidad cósmica predicha en una simulación donde la materia oscura es considerada "tibia". Colores amarillos indican zonas con alta densidad, mientras que colores blancos indican aquellas zonas con baja densidad.

 Por esto nos gustaría poder entender en detalle la evolución del Universo cuando la materia oscura es tibia y entender las diferencias con respecto a CDM. La mejor forma de hacer esto es a través de simulaciones numéricas. Desafortunadamente, la mayoría de las simulaciones actuales no pueden describir con precisión la evolución de estructuras en WDM, pues los errores numéricos dominan sobre los efectos físicos. Esto es un problema que ha estado sin solución por más de 25 años!

 En este artículo, proponemos una nueva forma de atacar el problema de N-cuerpos, el cual demostramos soluciona los problemas de simulaciones de WDM, y por lo tanto nos permite entender mejor estructuras compuestas de WDM. El resultado se puede ver en la Fig.1, la cual muestra la densidad proyectada de materia oscura en una área de 80x160 Mpc. Aquí se puede ver, por ejemplo, que filamentos no están fragmentados como en las antiguas simulaciones. También se puede ver que no hay pequeños cúmulos tal como se espera en estos modelos.

Figura 2: Número de estructuras colapsadas ("halos") como función de su masa. Lineas de diferentes colores indican el resultado considerando diferentes definiciones de un halo.

Estas nuevas simulaciones nos permitieron, por primera vez, estudiar como la abundancia de 'halos' cambia entre escenarios donde la materia oscura es tibia o fría. El resultado se ve en la segunda figura: mientras que en CDM el número crece exponencialmente cuando miramos a masas más pequeñas, en WDM vemos que el número de halos decae exponencialmente por debajo de 10¹² masas solares. Esto es consecuencia de la velocidad termal mencionada anteriormente, y se espera que impacte en muchas propiedades observables de nuestro universo. Simulaciones como estas nos darán en el futuro más información de como podemos estimar las propiedades de la materia oscura, uno de los pilares en nuestra concepción moderna del Universo.

"The warm dark matter halo mass function below the cut-off scale"
Raúl E. Angulo, O. Hahn & T. Abel, 2013
MNRAS 434, 3337 (2013) - ArXiv:1304.2406

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Felipe Marín: Determinando la evolución de la estructura a gran escala usando la correlación de 3-puntos del WiggleZ survey

Felipe Marín es postdoc en Swinburne University, en Melbourne, Australia. Felipe hizo su Licenciatura en Astronomía en la Universidad de Chile, y en Junio del 2010 obtuvo su Doctorado en la Universidad de Chicago. Lo puedes contactar en fmarin at astro dot swin dot edu dot au

En este artículo estudio la estadística de la distribución espacial de galaxias del WiggleZ Dark Energy Survey. Este muestreo obtiene espectros de  200.000 galaxias a un redshift medio z=0.6 (distancia co-móvil: 2200 Mpc). Usando las líneas de emisión de estas galaxias se obtiene su redshift cosmológico, que es un indicador de distancia y así se crea un mapa tri-dimensional de la estructura a gran escala. 

En mi caso he medido la  ‘correlación de tres puntos’ (3PCF). La 3PCF mide la probabilidad de encontrar tres galaxias formando un triángulo de una escala y forma dada. En la parte izquierda de la figura de abajo muestro, en símbolos azules, la 3PCF de las galaxias de WiggleZ en configuraciones donde el segundo lado del triángulo es el doble del primero, como función del ángulo entre estos dos lados, ϑ (theta).

La 3PCF (reducida) de las galaxias WiggleZ (símbolos azules), en la muestra de galaxias a z=0.55 y de la materia total (incluyendo materia oscura) en una simulación de N-cuerpos (línea negra). En rojo muestro el modelo de 'bias' que conecta la 3PCF de la materia con la de las galaxias WiggleZ. En todos los sub-gráficos muestro la 3PCF para triángulos con dos lados fijos, y en función de theta que da el tercer lado.

Se puede ver que la 3PCF como función de theta tiene forma de U: significa que es posible encontrar más triángulos (correlacionados) en configuraciones  colapsadas o casi elongados, que es una consecuencia de la concentración de galaxias y materia en filamentos, en la ‘cosmic web’.  

La 3PCF sirve para discriminar diferentes modelos de formación de estructura a escalas cosmológicas. Utilizando un modelo que relaciona la densidad de materia total con la densidad de galaxias mido como las estructuras evolucionan con el tiempo. Encuentro que ésta concuerda con las predicciones del modelo Lambda-CDM  estándar de evolución cosmológica.

"The WiggleZ Dark Energy Survey: constraining galaxy bias and cosmic growth with 3-point correlation functions."
Felipe Marín et al., 2013
MNRAS 232, 2654 (2013) - arXiv:1303.6644
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