Desde que se aceptó la teoría del Big Bang, los científicos se han esforzado por comprender cómo fueron los primeros momentos después de que el universo primitivo se expandiera. Gracias a tecnologías como el telescopio espacial James Webb de la NASA, se está yendo por buen camino para lograrlo. Sin embargo, la inteligencia artificial también podría jugar un papel importante en el desarrollo de esta teoría.
Utilizando el aprendizaje automático, los científicos del Instituto de Astrofísica de Canarias en España intentaron crear una simulación precisa de cuándo se expandió el universo por primera vez; produjo gran parte de la energía que luego se convertiría en las galaxias que se conocen hoy. Para este proyecto, utilizaron un algoritmo llamado HydroBAM.
Pero, ¿por qué es tan importante? Comprender los primeros microsegundos de la expansión del universo podría eventualmente responder a los millones de preguntas que se hacen los científicos y astrónomos. Entonces se podría entender cómo fueron los primeros momentos después del Big Bang; y cómo condujo a la formación de galaxias en el vasto universo.
“La investigación también ha permitido reproducir con gran precisión los llamados ‘bosques Lyman-alfa’. Estos ‘universos virtuales’ sirven de banco de pruebas para el estudio de la cosmología. Sin embargo, las simulaciones son muy costosas desde el punto de vista computacional, y las instalaciones informáticas actuales sólo nos permiten explorar pequeños volúmenes cósmicos”, menciona el representante del Instituto de Astrofísica de Canarias.