Un nuevo 'GPS cósmico' revela el mapa invisible más preciso del universo

Un equipo de cosmólogos españoles desarrolla un modelo teórico que permite predecir con una precisión sin precedentes la abundancia de materia oscura en el cosmos

Representación visual de la diferencia de volúmenes de cada simulación usada en el trabajo

Europa Press

Representación visual de la diferencia de volúmenes de cada simulación usada en el trabajo

Redacción COPE Granada

Granada - Publicado el

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Un equipo de cosmólogos del Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC) y del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) ha obtenido el censo más preciso hasta la fecha de los halos de materia oscura del Universo. Estas estructuras invisibles, que rodean las galaxias, son concentraciones de materia que no emite luz, pero cuya gravedad actúa como el andamiaje del universo, guiando la formación de las galaxias.

El estudio ha dado como resultado un registro que los cosmólogos denominan 'función de masa de los halos', una descripción matemática que indica cuántos halos existen en cada rango de masa. Según Elena Fernández García, investigadora del IAA-CSIC.

Este nuevo resultado se basa en un modelo teórico llamado GPS+, que supone un avance significativo porque corrige las limitaciones de las aproximaciones anteriores. Dichos modelos podían desviarse hasta en un 80 por ciento al describir el universo primitivo, mientras que el nuevo reduce las discrepancias a un 10-20 por ciento en los extremos de masa.

Hacia una descripción más precisa

Este nuevo resultado se basa en un modelo teórico llamado GPS+, que supone un avance significativo porque corrige las limitaciones de las aproximaciones anteriores. Dichos modelos podían desviarse hasta en un 80 por ciento al describir el universo primitivo, mientras que el nuevo reduce las discrepancias a un 10-20 por ciento en los extremos de masa.

Universo, imagen de archivo

Universo, imagen de archivo

La materia del universo no se agrupa formando esferas perfectas, sino estructuras irregulares y complejas"

Elena Fernández García

Investigadora del IAA-CSIC

"La clave está en una idea sencilla", señala Juan Bencort Rijo, investigador del IAC. "La materia del universo no se agrupa formando esferas perfectas, sino estructuras irregulares y complejas. Al incorporar esta realidad y otros detalles del proceso de colapso gravitatorio, el modelo GPS+ describe con mayor fidelidad cómo se forman los halos de materia oscura".

Validación con superordenadores

Para comprobar su solidez, el equipo contrastó el modelo con Uchuu ('universo' en japonés), una de las simulaciones cosmológicas más completas hasta la fecha. Estas simulaciones fueron realizadas por Tomoaki Ishiyama, investigador de la Universidad de Chiba, en Fugaku, uno de los superordenadores más potentes del mundo.

José Ruedas, responsable de la infraestructura de Big Data del IAA-CSIC, indica que "todos los catálogos de halos de materia oscura generados a partir de las simulaciones Uchuu están disponibles en nuestra base de datos Skies & Universes", desarrollada en el propio instituto.

Nuevas claves para el James Webb y DESI

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Las nuevas predicciones permitirán analizar con mayor precisión los datos de telescopios como el James Webb Space Telescope, que observa galaxias muy lejanas. También serán cruciales para grandes cartografiados del cielo como DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument), que busca reconstruir la distribución de materia a gran escala del universo.

Disponer de un censo más exacto de los halos de materia oscura es clave para conectar esas observaciones con los modelos teóricos"

José Ruedas

Responsable de la infraestructura de Big Data del IAA-CSIC

"Disponer de un censo más exacto de los halos de materia oscura es clave para conectar esas observaciones con los modelos teóricos y comprobar si nuestra descripción del universo, incluida la naturaleza de la materia y la energía oscura, se ajusta a los datos", sostiene Elena Fernández. El modelo GPS+ ya está disponible para toda la comunidad científica.

Este contenido ha sido creado por el equipo editorial con la asistencia de herramientas de IA.

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