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Trazando mapas ultraprecisos del universo 1

04/02/2010 23:49 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

Para trazar mapas de nuestro planeta, Google Earth depende sobre todo de las imágenes de satélite para las superficies terrestres y de las imágenes de sonar para el fondo del mar. De forma análoga los mapas del universo dependen de los diferentes tipos de detectores cada uno para una característica distinta. Los mapas del fondo cósmico de microondas (CMB), por ejemplo, dependen de la medición de pequeñas diferencias en la temperatura del cielo.

Cuando el astrofísico Julián Borrill llegó al Laboratorio Berkeley National Lab Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) en 1997, su primer proyecto fue el diseño de herramientas computacionales para el futuro de los experimentos del CMB, una caja de herramientas capaces de manejar las cantidades masivas que esperamos de datos cósmicos. Él y sus colegas Radek Stompor y Andrew Jaffe diseñaron el Paquete de Análisis computacional para el Fondo Cósmico de Microondas o MADCAP. Una parte esencial de este paquete era un módulo para hacer mapas.

Señal contra a ruido

Trazar mapas del CMB exige medir con precisión el ruido de los datos. Cada píxel comienza como parte del ruido y parte de la señal. El ruido "blanco" tiene la propiedad de que cada medida es independiente de las demás y puede promediarse con precisión, por lo que es fácil tener en cuenta el ruido para así poder estimar la contribución de la señal a la mezcla.

Ruido "de color" o ruido de correlación es más difícil: aquí el ruido del píxel varía a través del cielo, y sus valores están relacionados entre sí de acuerdo a la trayectoria particular que el telescopio ha empleado durante una exposición.

El código MADmap produce mapas del cielo del tipo de datos producidos por los experimentos del fondo cósmico de microondas (CMB) como el satélite Planck (centro). Escrito es un con grandes conjuntos de datos, MADmap funciona bien con los datos en cualquier momento que se le ordene con "ruido de colores". (Crédito de la imagen: Agencia Espacial Europea)

"No se puede tener en cuenta el ruido correlacionado haciendo sólo un promedio", dice Borrill, ahora con el Centro de Cosmología Computacional (C3) en el Laboratorio Computacional de Berkeley en su División de Investigación. "Para hacer un mapa que se necesita un código especial para pesar y contar el ruido en cada píxel para cada punto en el tiempo."

Los detectores utilizados para medir la temperatura del fondo cósmico de microondas son especialmente sensibles al ruido de color, de forma que el conjunto de códigos MADCAP incluye uno especialmente diseñado para hacer mapas de datos donde el ruido no es blanco. El código se llama MADmap y ha sido programado por el miembro del C3 miembro Christopher Cantalupo.

Las mejores detectores para medir radiación en longitudes de onda entre un milímetro y un quinto de milímetro, donde se concentra gran parte de la radiación del CMB, son los bolómetros. (la radiación del CMB en frecuencias más bajas se mide con radiómetros.) Un bolómetro mide cuanto calienta un fotón incidente detector muy frío, cuya temperatura se mantiene a una pequeña fracción de grado por encima de cero grados Kelvin. El ruido correlacionado o el ruido de color es una característica conocida de los bolómetros.

"Debido a la temperatura de un bolómetro nunca puede estar nunca en el cero absoluto, siempre habrá algo de ruido térmico, " explica Borrill. Este nivel de ruido varía al cambiar la temperatura en el bolómetro. "Otra fuente de ruido es que cuando un fotón choca con un bolómetro, y "resuena" por un tiempo."

El satélite de la ESA Planck es capaz de medir la temperatura del Fondo Cósmico de Microondas (CMB) con una sorprendente exactitud de una millonesima de grado Celsius. Las pequeñas diferencias en el CMB son muy importantes para revelar detalles del universo primitivo.

En cuanto a la primera clase de ruido, Cantalupo, dice, "puesto que el frigorífico no es perfecto, hay cambios de temperatura a largo plazo, el ruido cambia lentamente con el tiempo."

Cantalupo compara el problema del ruido de color con la situación de un policia de tránsito que usa un radar para determinar la velocidad de los coches que pasan. "Si hay muy poco tráfico, la velocidad de un coche será en gran medida independiente de la velocidad de los demás. Pero si el tráfico se vuelve denso, los vehículos que viajen cerca unos de otros es probable que se muevan a velocidades similares ", explica. "Todavía habrá alguna variación en la velocidad, y esta dispersión en las mediciones es el ruido de color".

Para determinar la velocidad a la que pasa un automóvil basándonos en las velocidades de los coches que habíamos medido previamente, la correlación entre los coches cuando el tráfico es denso debe ser tomada en cuenta - sobre todo el ruido de la dispersión de las mediciones en condiciones de tráfico denso - para que estas medidas no tengan demasiada importancia en la estimación final.

"Si les damos más importancia a las medidas tomadas más alejadas en el tiempo, podemos hacer una mejor estimación de la señal subyacente", explica Cantalupo.

Cantalupo, describe el proceso MADmap como la primera recopilación de los datos de básicos, una curva de gran variación con una estructura fina impuesta en grandes desplazameinto, incluyendo información sobre cuando el instrumento está apuntado en el cielo y el tiempo durante el cual se recogieron los datos. Los datos se filtran para eliminar el ruido "promedio" - "pero por supuesto que no sólo hemos filtrado el ruido, sino también la señal", explica Cantalupo.

Las matemáticas que determinan cómo el ruido se correlaciona de vez en cuando en cada píxel se realiza en este suave filtrado de datos. Luego, el filtrado se deshace para restablecer la señal, que para los datos del CMB es la temperatura del cielo para cada píxel del mapa.

Continuará...

Publicado en Odisea cósmica


Sobre esta noticia

Autor:
Carlos Perla Hernández (1246 noticias)
Fuente:
odiseacosmica.com
Visitas:
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Tipo:
Reportaje
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