{"id":73897,"date":"2025-03-06T09:18:30","date_gmt":"2025-03-06T08:18:30","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/ia-para-detectar-en-un-segundo-nuevas-fuentes-de-ondas-gravitacionales\/"},"modified":"2025-03-06T09:18:30","modified_gmt":"2025-03-06T08:18:30","slug":"ia-para-detectar-en-un-segundo-nuevas-fuentes-de-ondas-gravitacionales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/ia-para-detectar-en-un-segundo-nuevas-fuentes-de-ondas-gravitacionales\/","title":{"rendered":"IA para detectar en un segundo nuevas fuentes de ondas gravitacionales"},"content":{"rendered":"

Las ondas gravitacionales se han convertido desde hace unos a\u00f1os en una de las herramientas m\u00e1s ilusionantes para quienes buscan comprender los misterios del universo. Su gran problema es que, para poder captar desde la Tierra estas perturbaciones del espacio-tiempo es necesario que se haya producido un fen\u00f3meno masivo, como la colisi\u00f3n de dos agujeros negros o la fusi\u00f3n de dos estrellas de neutrones.<\/p>\n

La primera vez que se detectaron, hace ahora 10 a\u00f1os, los investigadores del experimento LIGO lo hicieron gracias a la fusi\u00f3n de dos agujeros negros que tuvo lugar hace 1 300 millones de a\u00f1os. Sin embargo, cada vez la b\u00fasqueda se ha ido sofisticando y permitiendo encontrar estas ondas en fuentes de emisi\u00f3n cada vez m\u00e1s variadas.<\/p>\n

Las ondas gravitacionales se han convertido desde hace unos a\u00f1os en\u00a0una de las herramientas m\u00e1s ilusionantes\u00a0para quienes buscan comprender los misterios del universo<\/p>\n

Esta semana, un nuevo estudio\u00a0publicado<\/a>\u00a0en la revista Nature\u00a0anuncia un innovador m\u00e9todo basado en el aprendizaje autom\u00e1tico (en ingl\u00e9s, machine learning) que podr\u00eda revolucionar la forma en que los astr\u00f3nomos localizan las fusiones de estrellas de neutrones binarias<\/a>, otro potente foco de emisi\u00f3n de ondas gravitacionales.<\/p>\n

Este enfoque, desarrollado por investigadores del Max Planck en Alemania, emplea un algoritmo que analiza las emisiones de ondas gravitacionales procedentes de estas fusiones y facilita\u00a0la detecci\u00f3n y localizaci\u00f3n del evento en tan solo un segundo desde que la se\u00f1al alcanza la Tierra. De acuerdo con el primer autor Maximillian Dax, la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de estas ondas gravitacionales podr\u00eda aportar nuevos conocimientos sobre estos fen\u00f3menos c\u00f3smicos que hasta ahora no hemos podido captar.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

La clave: el seguimiento r\u00e1pido<\/h2>\n

Las se\u00f1ales de ondas gravitacionales generadas por las fusiones de estrellas de neutrones binarias pueden ser captadas por los detectores terrestres, sin embargo, las nuevas observaciones de seguimiento r\u00e1pido que permiten estas tecnolog\u00edas sirven para comprender la composici\u00f3n de las estrellas y los fen\u00f3menos que ocurren tras su colisi\u00f3n.<\/p>\n

Seg\u00fan explican en el art\u00edculo estos investigadores alemanes, los m\u00e9todos tradicionales no siempre logran analizar los datos con la suficiente rapidez para poder dirigir los telescopios hacia la fuente del evento en esos momentos clave posteriores a la fusi\u00f3n. Y aunque las t\u00e9cnicas basadas en el machine learning han acelerado este proceso, la complejidad y duraci\u00f3n de las se\u00f1ales gravitacionales han limitado hasta ahora nuestra capacidad de predecir con precisi\u00f3n d\u00f3nde se estaban dando esas fusiones.<\/p>\n

Las nuevas observaciones de seguimiento r\u00e1pido que permiten estas tecnolog\u00edas sirven para comprender la composici\u00f3n de las estrellas y los fen\u00f3menos que ocurren tras su colisi\u00f3n<\/p>\n

Este nuevo m\u00e9todo, bautizado como DINGO-BNS, es capaz de caracterizar y localizar las fusiones de estrellas de neutrones binarias con alta precisi\u00f3n en tan solo un segundo tras la detecci\u00f3n de las ondas gravitacionales. \u00abAdem\u00e1s de ser considerablemente m\u00e1s r\u00e1pido que versiones anteriores, este algoritmo mejora la exactitud de los resultados en un 30 %\u00bb, explican.<\/p>\n

La informaci\u00f3n proporcionada por DINGO-BNS permite, por tanto, identificar qu\u00e9 eventos merecen el uso de los valiosos tiempos de observaci\u00f3n con telescopios, seg\u00fan destacan los autores del estudio. Adem\u00e1s, a\u00f1aden que,\u00a0en el futuro, este m\u00e9todo podr\u00eda adaptarse para estudiar otros tipos de fuentes de ondas gravitacionales.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Maximilian Dax et al.: Real-time inference for binary neutron star mergers using machine learning. Nature (2025)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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