El moho mucilaginoso ayuda a los astrónomos a mapear la materia oscura del universo.
El comportamiento de búsqueda de alimento de un organismo simple está ayudando a los astrónomos a rastrear la vasta red cósmica del universo, la materia oscura y todo.
Un organismo unicelular sin cerebro con una habilidad especial para encontrar comida está ayudando a los astrónomos a estudiar la estructura más grande y misteriosa del universo: la red cósmica.
La red cósmica es una vasta red de filamentos interconectados hechos de materia oscura y gas que forma el andamiaje sobre el que se construye todo el universo. Estos filamentos pueden estirarse cientos de millones de años luz y conectan galaxias, cúmulos de galaxias e incluso supercúmulos de galaxias. Sin embargo, debido a que la red cósmica es increíblemente débil, y la materia oscura que contiene no interactúa con la luz, es extremadamente difícil de mapear.
Para hacer frente a este desafío, los investigadores de la Universidad de California en Santa Cruz examinaron los datos archivados de más de 37.000 galaxias antes de trazar sus posiciones en el cielo. Luego utilizaron un algoritmo sofisticado para mapear los filamentos invisibles de gas y materia oscura entre esas galaxias para determinar cómo interactúan entre sí, así como también cómo la red cósmica influye en la formación de estrellas en estas galaxias.
Pero este no era su algoritmo promedio. En cambio, los investigadores utilizaron un modelo inspirado en el moho mucilaginoso, específicamente, la especie Physarum polycephalum.
Este algoritmo imita el comportamiento de búsqueda de alimentos del moho, que envía zarcillos de moho de reconocimiento para buscar comida cercana. Si un hilo de moho específico tropieza con la comida, prospera, creando una fuerte conexión entre la comida y el resto de la colonia.
Entonces, al sustituir galaxias individuales por el "alimento" del algoritmo basado en moho, los investigadores pudieron generar un mapa 3D que indica cómo se entrelazan los filamentos de la red cósmica que conectan galaxias.
Por cierto, el gas entre las galaxias también actúa como una especie de "alimento cósmico" que alimenta la formación de estrellas. Y una vez que sepa cómo se conectan los filamentos de la red cósmica a una galaxia, puede aventurarse a adivinar la velocidad a la que la galaxia está, o no, formando estrellas. Tal predicción se basa en si una galaxia está o no conectada a la red cósmica, así como en qué tan estrechamente unida está a otras galaxias. Si está conectado con demasiada fuerza, corre el riesgo de agotar las oportunidades para la formación de estrellas; demasiado flojo, y no puede llegar a suficiente combustible.
La idea de utilizar un algoritmo basado en limo para mapear la red cósmica provino del coautor Oskar Elek, un posdoctorado en medios computacionales de UC Santa Cruz. Anteriormente había visto el trabajo de los algoritmos de moho de limo, por lo que instó a Joe Burchett, astrónomo de UC Santa Cruz y autor principal del nuevo artículo, a aplicarlo a su trabajo en la red cósmica, cuya estructura sigue siendo difícil de alcanzar.
Esta no es la primera vez que los científicos utilizan mohos mucilaginosos para mapear varias estructuras. Los mohos mucilaginosos son expertos constructores de filamentos y construyen complejas redes subterráneas que les ayudan a buscar alimentos y recursos. Estos organismos unicelulares funcionan como una gran colonia que puede tener hasta 1 pie (0,3 metros) de diámetro. Y curiosamente, sus estructuras filamentosas muestran una propensión a lo que podría describirse como resolución de problemas.
Los mohos mucilaginosos son expertos en los problemas del "camino más corto", como encontrar la mejor manera de moverse a través de un laberinto para localizar la comida escondida en su interior. Se le ha llamado "computación de moho fangoso" antes, e incluso se le ha comparado con una inteligencia rudimentaria, aunque esto obviamente viene con su propio subconjunto de preguntas espinosas.
“Para un moho mucilaginoso, el mundo es una combinación de dos campos: gradientes de atrayentes (cosas que quiere) y gradientes de repelentes (cosas que evita)”. “El moho mucilaginoso simplemente sigue los gradientes. Así es como calcula, por ejemplo, el camino más corto”.
Al rastrear cómo el algoritmo del moho de limo conectaba galaxias separadas, los investigadores sabían dónde buscar filamentos de telaraña cósmica en observaciones archivadas. Esto significa que los investigadores no solo usaron el algoritmo para identificar de manera efectiva dónde deberían estar los hilos de la red cósmica, sino que también los encontraron.
“Por primera vez ahora, podemos cuantificar la densidad del medio intergaláctico desde las afueras remotas de los filamentos de la red cósmica hasta los interiores calientes y densos de los cúmulos de galaxias”. "Estos resultados no solo confirman la estructura de la red cósmica predicha por los modelos cosmológicos, sino que también nos brindan una forma de mejorar nuestra comprensión de la evolución de las galaxias al conectarla con los depósitos de gas a partir de los cuales se forman las galaxias".
Por John Wenz.
https://astronomy.com/news/2020/03/slime-mold-helps-astronomers-map-the-universes-dark-matter
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