El James Webb tiene un problema: es demasiado bueno para los astrónomos

En los últimos meses, ha quedado muy claro que el Telescopio Espacial James Webb está haciendo exactamente lo que estaba destinado a hacer: mostrar el Universo como nunca antes lo habíamos visto, con detalles, profundidad y precisión que los astrónomos hasta ahora solo han logrado. que se muestra podría ser capaz de hacer. Galaxias desconocidas y al borde mismo del Big Bang; el nacimiento de las primeras estrellas; atmósferas de planetas donde se busca vida; paisajes de ensueño que revelan detalles delicados donde antes solo había borrones y motas de color… Pero ese podría ser el problema, según un equipo de investigadores del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts): los datos que proporciona el telescopio son mucho más precisos que los modelos que utilizan los astrónomos para interpretarlos. En otras palabras, las herramientas analíticas actuales de los científicos no están al nivel de James Webb y, por lo tanto, no pueden explotar todo el potencial de sus datos. Sería como tratar de ver una película de alta definición en un viejo televisor en blanco y negro de los años 60: las imágenes en la pantalla no tendrían nada que ver con el original. Noticias relacionadas Estándar No Los telescopios Webb y Hubble captan simultáneamente el impacto de la NASA en un asteroide Judith de Jorge Estándar Sí El James Webb revela los cúmulos estelares más antiguos del universo José Manuel Nieves Por eso, dicen los autores del estudio, muchos científicos podrían estar capaz de sacar conclusiones que no se corresponden con la realidad, con un margen de error de hasta un orden de magnitud. Eso significa que podrían malinterpretar lo que ve el telescopio. El preocupante estudio fue publicado en Nature Astronomy hace unos días. Un «muro de precisión» Los autores llaman al problema «muro de precisión» y predicen, por ejemplo, que las propiedades de las atmósferas planetarias observadas por Webb, como su temperatura o composición, podrían diferir ampliamente de los cálculos de los investigadores. “Existe una diferencia científicamente significativa —explica Julien de Wit, del Departamento de Ciencias Planetarias, Atmosféricas y de la Tierra del MIT y codirector del estudio— entre decir que un compuesto como el agua es un 5 por ciento cuando en realidad es un 25 por ciento , algo que los modelos actuales no pueden distinguir». «Actualmente -añade Prajwal Niraula, primer autor del estudio- el modelo que utilizamos para decodificar la información espectral no es de la precisión y calidad de los datos que tenemos del telescopio James Webb ha crecido Necesitamos mejorar nuestro juego y abordar el problema de la opacidad juntos». Modelo de opacidad La opacidad se refiere a la facilidad con la que los fotones atraviesan un material determinado. Por ejemplo, dependiendo de su longitud de onda, los fotones pueden atravesar directamente un material o ser absorbidos o reflejados por él. Por lo tanto, un modelo de opacidad se basa en varias suposiciones sobre cómo la luz interactúa con la materia. Los astrónomos usan estos modelos para inferir ciertas propiedades de un material en función del espectro de luz que emite. En el contexto de los exoplanetas, un modelo de opacidad de la luz del planeta captada por el telescopio puede descifrar la naturaleza y la abundancia de sustancias químicas en la atmósfera. El interior de la Nebulosa de Orión NASA, ESA, CSA, PDRS4ALL ERS TEAM Según De Wit, el actual modelo de opacidad de última generación, que él compara con una herramienta clásica de traducción de idiomas, ha hecho un trabajo más que decente de decodificación de imágenes espectrales de datos tomadas por instrumentos como el Telescopio Espacial Hubble. Pero con James Webb, la historia cambia por completo. “Hasta ahora – dice el científico – esta ‘piedra de Rosetta’ ha funcionado bien. Pero ahora que hemos pasado al siguiente nivel, gracias a la precisión de Webb, nuestro «proceso de traducción» nos impedirá captar sutilezas importantes, como las que marcan la diferencia entre que un planeta sea habitable o no». la prueba En su estudio, De Wit y sus colegas decidieron poner a prueba el modelo de opacidad más utilizado. Crearon hasta ocho versiones del mismo, con varias restricciones intencionales sobre cómo la luz interactúa con la materia, y luego alimentaron a cada versión con patrones de luz precisos similares a los que capturaría James Webb. De esta forma, consiguieron que cada «modelo perturbado» hiciera sus propias predicciones sobre las propiedades de la atmósfera de un planeta. La conclusión fue que si los modelos de opacidad existentes se aplicaran realmente a los espectros de luz capturados por el telescopio Webb, se encontrarían con un «muro de precisión». Eso significa que no serían lo suficientemente sensibles para saber si un planeta tiene una temperatura atmosférica de 300 Kelvin o 600 Kelvin, o si un gas determinado constituye el 5 o el 25 por ciento de una atmósfera. En palabras de Niraula, «una diferencia importante para que podamos restringir los mecanismos de formación de planetas e identificar firmas biológicas de manera confiable». validar las suposiciones de los modelos sobre cómo interactúa la luz con diferentes moléculas, así como perfeccionar las colaboraciones entre disciplinas y, en particular, entre la astronomía y la espectroscopia. «Para interpretar adecuadamente los espectros de las diversas atmósferas exoplanetarias», dice Iouli Gordon, físico del Centro Harvard-Smithsonian de Astrofísica y uno de los autores del artículo, «necesitamos realizar una campaña extensa para nuevas mediciones y cálculos de parámetros espectroscópicos moleculares relevantes. Estos parámetros deben luego ser implementados oportunamente en las bases de datos de referencia espectroscópica y, en consecuencia, en los modelos utilizados por los astrónomos”. MÁS INFORMACIÓN Noticias Nein La Webb captura la mejor imagen de los anillos de Neptuno en décadas. Sabemos esto bastante bien por las condiciones en la Tierra, pero a medida que nos movemos en diferentes tipos de atmósferas, las cosas cambian y eso es una gran cantidad de datos de calidad creciente que corremos el riesgo de malinterpretar. .