En el vasto espectáculo del universo, lleno de luces titilantes y galaxias, radica un enigma que ha fascinado a científicos y curiosos por igual: la materia oscura. Representando alrededor del 27 % de la masa del cosmos, esta sustancia escurridiza no se deja ver. No interactúa con la luz ni con las fuerzas que dominamos, haciéndola casi invisible. Su existencia se deduce de las fuerzas gravitacionales que ejerce sobre las galaxias y la estructura del universo, pero su verdadera naturaleza sigue siendo un misterio.
El Dilema de la Materia Oscura y las Teorías Convencionales
La materia oscura evita formar parte del Modelo Estándar de la física de partículas, lo que ha llevado a la creación de teorías más allá de nuestra comprensión. Durante mucho tiempo, la teoría de las partículas masivas que interactúan débilmente (WIMPs) dominó el campo. Según esta teoría, estas partículas habrían estado en equilibrio térmico en el universo primitivo y habrían quedado “congeladas” cuando el cosmos se expandió y enfrió, pero los intentos de detectarlas han fracasado.
Con el tiempo, los científicos comenzaron a considerar alternativas, como las partículas masivas que interactúan débilmente por congelación (FIMPs). Estas partículas nunca alcanzaron el equilibrio térmico y se formaron a través de interacciones raras en el universo temprano, un fenómeno conocido como freeze-in.
La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Cosmología
Recientemente, un equipo del Instituto Superior Técnico de Lisboa ha propuesto un enfoque innovador. Utilizando redes neuronales informadas por las leyes de la física (PINNs), se busca explorar cómo la materia oscura evolucionó bajo diferentes condiciones cosmológicas. Este método promete no solo ampliar nuestro entendimiento, sino también ofrecer respuestas a preguntas que han eludido a los investigadores durante décadas.
Las redes neuronales informadas por la física integran principios físicos en su aprendizaje, permitiendo resolver ecuaciones complejas sin la necesidad de grandes volúmenes de datos simulados. En este contexto, el equipo aplicó PINNs para resolver ecuaciones de Boltzmann, fundamentales para comprender la evolución de la materia oscura. Este enfoque es revolucionario, ya que reduce la dependencia de métodos tradicionales que requieren inmensos recursos computacionales.
PINNs: Potenciando el Conocimiento Cosmológico
Las PINNs se distinguen de las redes neuronales habituales, que dependen de grandes conjuntos de datos para su entrenamiento. Al incorporar ecuaciones matemáticas conocidas, estas redes pueden abordar problemas físicos complejos de manera más eficaz. En el campo de la materia oscura, su utilidad es invaluable para calcular la evolución de esta sustancia en el universo primitivo, mejorando la precisión y reduciendo costos computacionales.
Explorando Cosmologías Alternativas
El estudio también indaga en modelos cosmológicos alternativos. Si bien la expansión del universo se describe con la ecuación de Friedmann, algunas teorías postulan que esta podría haber variado en el universo temprano. Los investigadores examinaron modelos donde la expansión se ajustaba a diferentes leyes de potencia, encontrando variaciones significativas en la producción de materia oscura a través del proceso de freeze-in.
Los hallazgos indican que en cosmologías con exponentes negativos se requieren secciones transversales más pequeñas para ajustarse a los datos observados, mientras que en cosmologías con exponentes positivos, se requieren secciones transversales mayores. Este descubrimiento podría implicar que ciertas teorías sobre la materia oscura necesitan revisión.
Predicciones y Perspectivas Futuras
El uso de redes neuronales permite abordar tanto problemas directos como inversos. En el problema directo, dadas las condiciones de un modelo físico, las PINNs pueden predecir la evolución de la abundancia de materia oscura. Por otro lado, en el problema inverso, a partir de la cantidad de materia oscura observada, es posible inferir modelos físicos coherentes y parámetros de interacción.
El estudio también incorporó un análisis bayesiano, fundamental para evaluar la incertidumbre en los parámetros obtenidos. Los resultados muestran que las PINNs son capaces de identificar modelos de materia oscura que se alinean con la evidencia experimental, simplificando la búsqueda de explicaciones sobre su origen y propiedades.
A Dejar Volar la Imaginación en Busca de Respuestas
Como vemos, la materia oscura sigue siendo una de las preguntas más intrigantes del universo. La combinación de la física y la inteligencia artificial ofrece una nueva ruta para desentrañar sus secretos. La búsqueda de la verdad detrás de esta misteriosa sustancia no solo es un viaje intelectual fascinante, sino que también abre la puerta a descubrimientos que podrían redefinir nuestra comprensión del cosmos.
Referencias
- M. P. Bento, H. B. Câmara, J. F. Seabra. Desentrañando la materia oscura de partículas con Redes Neuronales Informadas por la Física. Preprint de arXiv arXiv: 2502.17597v1, 2025. Disponible en: arXiv:2502.17597
