Evolución de nuestro universo. Fuente: NASA
Los científicos han hecho muchos descubrimientos sobre los orígenes de nuestro universo de 13.700 millones años. Sin embargo, muchos misterios del mismo permanecen sin resolver. ¿Qué ocurrió exactamente durante el Big Bang, cuando la rápida evolución de los procesos físicos preparó el escenario para que los gases formaran estrellas, planetas y galaxias? Ahora los astrofísicos, usando supercomputadoras para simular el Big Bang, tienen una nueva herramienta matemática para desentrañar esos misterios, dice Daniel R. Reynolds, profesor asistente de matemáticas en la Southern Methodist University (SMU), en Dallas, Texas.
Reynolds colaboró con los astrofísicos de la Universidad de California en San Diego como parte de un proyecto de la National Science Foundation para simular la reionización cósmica, así es llamado el tiempo que va desde 380.000 años a 400 millones de años después del nacimiento del universo.
Juntos, los científicos construyeron un modelo de computadora de los acontecimientos durante la "Edad Oscura", cuando las primeras estrellas emitieron radiación que alteró la materia circundante, permitiendo que la luz pase a través de ella. El equipo probó su modelo en dos de las mayores supercomputadoras actuales de la NSF: "Ranger", de la Universidad de Texas en Austin y "Kraken", de la Universidad de Tennessee.
El nuevo modelo matemático integra firmemente una gran cantidad de procesos físicos presentes durante la reionización cósmica, tales como el movimiento del gas, el transporte de la radiación, la cinética química y la aceleración de la gravedad debido a la agrupacióna de estrellas y la dinámica de la materia oscura, dice Reynolds.
La característica clave del modelo, que lo diferencia de otros trabajos es que los investigadores se centraron en la aplicación de un acoplamiento muy fuerte en el modelo entre los diferentes procesos físicos.
"Al obligar a los métodos computacionales a unir firmemente estos procesos, nuestro nuevo modelo nos permite generar simulaciones que son de gran precisión, numéricamente estables y computacionalmente escalables para las supercomputadoras más grandes disponibles", dice Reynolds.
Ellos presentaron sus investigaciones en una reunión de la Red de Cosmología de Texas de la UT a finales de octubre. La investigación matemática de Reynolds también se publicó como "Self-Consistent Solution of Cosmological Radiation-Hydrodynamics and Chemical Ionization" en la edición de octubre del "Journal of Computational Physics".
Los modelos de simulación suelen consistir de un muy complejo conjunto de ecuaciones matemáticas que representan los procesos físicos. Las ecuaciones se han integrado a fin de reflejar la interacción de los mismos. Sólo las supecomputadoras pueden resolver simultáneamente las ecuaciones. La intuición científica y la creatividad entran en juego para el desarrollo del modelo básico con las ecuaciones con los mejores parámetros, dice Reynolds. Las variables pueden ser modificadas para describir los diferentes escenarios que podrían haber ocurrido. El objetivo es desarrollar un modelo de simulación con los resultados que se asemejen lo más posible a las observaciones del telescopio y que puedan predecir un universo parecido al que tenemos. Si eso ocurre, los científicos habrán descubierto el conjunto de procesos físicos que existía en el nacimiento del universo, y de que manera estaba evolucionando de un instante a otro.
Los procesos físicos incluyen el calentamiento de varios gases, la gravedad, la conservación de la masa, la conservación del momento, la conservación de la energía, la expansión del universo, el transporte de radiación y la ionización química de diferentes especies tales como el hidrógeno y el helio, que fuerpn los elementos primarios presentes en el comienzo del universo. Una ecuación adicional ejecutándose en segundo plano describe los modelos de la dinámica de la materia oscura -que es la mayoría de la materia que constituye el universo- que da lugar a la gravedad y se le atribuye haber ayudado en la formación de estrellas, planetas y galaxias.
"Las supercomputadoras son tan grandes, y pueden sostener tantos datos, que es posible construir modelos que funcionan con muchos procesos a la vez", dice Reynolds. "Muchos de estos procesos se comportan linealmente. Cuando están juntos, inhiben unos a otros, se alimentan mutuamente, por lo que se puede acabar con muchos procesos diferentes cuando están juntos."
Una consecuencia directa del estrecho acoplamiento que los investigadores hacen cumplir en su modelo es que el sistema de ecuaciones resultante es mucho más complejo que los que deben ser resueltos por otros modelos, dice Reynolds.
"Este artículo describe tanto la manera en que nosotros formamos el modelo acoplado, como los métodos matemáticos que nos permiten resolver los sistemas de ecuaciones resultantes. Estos métodos incluyen un seguimiento preciso de las diferentes escalas de tiempo de cada proceso, que a menudo se producen a un ritmo que varía en varios órdenes de magnitud", dice. "Sin embargo, tal vez la contribución más importante de este trabajo es la descripción de cómo plantear la compleja interacción de diferentes modelos como un problema no lineal con potencialmente miles de millones de ecuaciones y de incógnitas, y resolver el problema utilizando nuevos algoritmos diseñados para supercomputadoras de próxima generación. Llegamos a la conclusión de que el nuevo modelo está a la altura de lo ideal, proporcionando un abordaje que permite una alta precisión, estabilidad y escalabilidad en un conjunto de problemas de difícil prueba".
Sólo recientemente han sido inventados algoritmos matemáticos para resolver problemas básicos -como la difusión de calor- utilizando recursos tan grandes como los disponibles en las supercomputadoras modernas, dice Reynolds. Ha sido sencillo apelar a soluciones analíticas en muchos problemas de la física matemática por cientos de años. Sin embargo, esas soluciones analíticas sólo funcionan cuando los científicos simplifican el problema de una manera u otra. Por ejemplo, dice, ellos pueden aproximar la forma de un planeta a una esfera, en lugar de un elipsoide, o pueden suponer que el agua del océano es incompresible, que funciona solamente para aguas muy poco profundas, o asumir que la Tierra es homogénea, en lugar de formada usando muy diferentes capas de roca.
"Los científicos han sido capaces de aproximarse a muchos procesos físicos en tales situaciones idealizadas. Pero la verdadera frontera es hoy en día dejar estas aproximaciones simplificadoras y tratar los problemas tal y como son realmente, con modelos que consideran la estructura geométrica y la inhomogeneidad", dice Reynolds. "Para hacerlo, se necesita resolver complejísimas ecuaciones con una gran cantidad de datos, lo cual es ideal mediante el uso de supercomputadoras. Los métodos numéricos que nos permiten usar las computadoras más grandes acaban de salir. Los problemas son cada vez más desafiantes y más difíciles de resolver, pero los métodos numéricos están alcanzando una gran capacidad, por lo que realmente podemos comenzar a movernos hacia adelante. Estas nuevas computadoras están creando una nueva frontera en la astronomía".
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