Situada en la constelación de Virgo, la galaxia en espiral NGC 4951, captada ahora por el telescopio espacial Hubble, está a unos 50 millones de años luz de la Tierra. Se clasifica como galaxia Seyfert, lo que significa que es un tipo de galaxia extremadamente energética con un núcleo galáctico activo (AGN).
Sin embargo, las galaxias Seyfert se diferencian de otros tipos de AGN porque la propia galaxia todavía se puede ver claramente: los diferentes tipos de AGN son tan brillantes que es casi imposible observar la galaxia real en la que residen.
Los AGN, como NGC 4951, funcionan con agujeros negros supermasivos. A medida que la materia gira hacia el agujero negro, genera radiación en todo el espectro electromagnético, lo que hace que el AGN brille intensamente.
El Hubble ayudó a demostrar que existen agujeros negros supermasivos en el núcleo de casi todas las galaxias de nuestro universo. Antes de que el telescopio se lanzara a la órbita terrestre baja en 1990, los astrónomos sólo teorizaban sobre su existencia.
La misión los verificó observando los efectos innegables de los agujeros negros, como chorros de material expulsados de los agujeros negros y discos de gas y polvo que giran alrededor de ellos a velocidades muy altas.
Estas observaciones de NGC 4951 se tomaron para proporcionar datos valiosos para los astrónomos que estudian cómo evolucionan las galaxias, con especial atención en el proceso de formación de estrellas.
El Hubble recopiló esta información, que se combina con observaciones con el Telescopio Espacial James Webb (JWST), para respaldar un programa de Tesorería del JWST. Los programas del Tesoro recopilan observaciones que se centran en el potencial de resolver múltiples problemas científicos con un conjunto de datos único y coherente y permiten una variedad de investigaciones científicas convincentes.
De Hubble a Prithvi
Por otra parte y fruto de la colaboración entre la NASA e IBM, es un nuevo modelo de inteligencia artificial, para ampliar una variedad de aplicaciones meteorológicas y climáticas.
Los modelos fundamentales son modelos básicos a gran escala que se entrenan en grandes conjuntos de datos sin etiquetar y se pueden ajustar para una variedad de aplicaciones.
El modelo climático-meteorológico de Prithvi se entrena con un amplio conjunto de datos (en este caso, datos de la NASA del análisis retrospectivo de la era moderna para investigación y aplicaciones (MERRA-2) de la NASA) y luego hace uso de las capacidades de aprendizaje de la IA para aplicar los patrones recopilados a partir de los datos iniciales en una amplia gama de escenarios adicionales.
“El modelo básico de la NASA -matiza Karen St. Germain, directora de la División de Ciencias de la Tierra de la Dirección de Misiones Científicas de la NASA- ayudará a producir una herramienta que la gente pueda utilizar: proyecciones meteorológicas, estacionales y climáticas para ayudar a fundamentar las decisiones sobre cómo prepararse, responder y mitigar”.
Con el modelo climático-meteorológico de Prithvi, los investigadores podrán respaldar muchas aplicaciones climáticas diferentes que pueden utilizarse en toda la comunidad científica.
Estas aplicaciones incluyen la detección y predicción de patrones climáticos severos o desastres naturales, la creación de pronósticos específicos basados en observaciones localizadas, la mejora de la resolución espacial en simulaciones climáticas globales hasta niveles regionales y la mejora de la representación de cómo se incluyen los procesos físicos en los modelos meteorológicos y climáticos.
