La galaxia de la Vía Láctea contiene cientos de miles de millones de estrellas, nubes oscuras de polvo y gas y brillantes regiones de formación de estrellas. Debido a ello, obtener imágenes y catalogar cada uno de estos objetos, con la finalidad de estudiarlos, se acaba convirtiendo en una tarea casi imposible. Hasta ahora.
Un conjunto de datos astronómicos recientemente publicado, el cual ha sido conocido como la segunda publicación de datos de Dark Energy Camera Plane Survey (DECaPS2), ha revelado una enorme cantidad de muchos de estos objetos con un detalle sin precedentes.
DECaPS2 tardó dos años en completarse, y produjo más de 10 terabytes de datos de 21 400 exposiciones individuales, además de identificar alrededor de 3320 millones de objetos, convirtiéndose así en el catálogo más grande compilado hasta el momento. Y conste en un conjunto de datos disponible para toda la comunidad científica, el cual se encuentra alojado en el Astro Data Lab de NOIRLab, que forma parte del Community Science and Data Center.
La colección fue capturada en el Telescopio Víctor M. Blanco de 4 metros en el Observatorio Interamericano de Cerro Tololo (CTIO) por la Cámara de Energía Oscura (DECam), mediante un programa de NOIRLab de NSF. DECam, a su vez, fue construido originalmente para llegar a cabo la Encuesta de Energía Oscura, que fue realizada por el Departamento de Energía y la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos entre 2013 y 2019.
La mayor parte de las estrellas y el polvo de la Vía Láctea se encuentra en su disco, que consiste en una banda brillante que se extiende a lo largo, en la que encontramos los brazos espirales. Debido a la presencia de una enorme cantidad de estrellas, que pueden superponerse en la imagen, dificultan a los astrónomos encontrar la separación de estrellas individuales de sus vecinas.
A pesar de los distintos desafíos, los científicos profundizaron en el plano galáctico con la finalidad de comprender mucho mejor nuestra Vía Láctea. Y también usaron un enfoque innovador de procesamiento de datos, lo que les ofreció la posibilidad de predecir mejor el fondo detrás de cada estrella, lo que ayudó a mitigar los efectos de las nebulosas y los campos estelares abarrotados en imágenes astronómicas tan grandes, asegurando con ello que el catálogo de datos procesados final fuera bastante más preciso.
En palabras de Andrew Saydjari, estudiante de posgrado en Universidad de Harvard, investigador del Centro de Astrofísica | Harvard & Smithsonian y autor principal del artículo, “una de las principales razones del éxito de DECaPS2 es que simplemente apuntamos a una región con una densidad de estrellas extraordinariamente elevada y tuvimos cuidado de identificar las fuentes que aparecen casi una encima de la otra”. “Con este nuevo estudio, podemos mapear la estructura tridimensional de las estrellas y el polvo de la Vía Láctea con un detalle sin precedentes”.
- Andrew K. Saydjari, Edward F. Schlafly, Dustin Lang, Aaron M. Meisner, Gregory M. Green, Catherine Zucker, Ioana Zelko, Joshua S. Speagle, Tansu Daylan, Albert Lee, Francisco Valdes, David Schlegel, Douglas P. Finkbeiner. The Dark Energy Camera Plane Survey 2 (DECaPS2): More Sky, Less Bias, and Better Uncertainties. The Astrophysical Journal Supplement Series, 2023; 264 (2): 28 DOI: 10.3847/1538-4365/aca594
