Los datos de James Webb no se pueden procesar correctamente

El telescopio espacial James Webb (JWST) de la NASA está revelando el universo con una claridad espectacular y sin precedentes.

 

La visión infrarroja ultra nítida del observatorio ha atravesado el polvo cósmico para iluminar algunas de las primeras estructuras del universo, junto con viveros estelares previamente oscurecidos y galaxias giratorias que se encuentran a cientos de millones de años luz de distancia.

Además de ver más lejos en el universo que nunca, JWST capturará la vista más completa de los objetos en nuestra propia galaxia, es decir, algunos de los 5 000 planetas que se han descubierto en la Vía Láctea.

Los astrónomos están aprovechando la precisión del análisis de luz del telescopio para descifrar las atmósferas que rodean algunos de estos mundos cercanos. Las propiedades de sus atmósferas podrían dar pistas sobre cómo se formó un planeta y si alberga signos de vida.

Pero un nuevo estudio del MIT sugiere que las herramientas que los astrónomos suelen usar para decodificar las señales basadas en la luz pueden no ser lo suficientemente buenas para interpretar con precisión los datos del nuevo telescopio. Específicamente, los modelos de opacidad, las herramientas que modelan cómo la luz interactúa con la materia en función de las propiedades de la materia, pueden necesitar un ajuste significativo para que coincida con la precisión de los datos JWST, dicen los investigadores.

Los investigadores predicen que las propiedades de las atmósferas planetarias, como su temperatura, presión y composición elemental, podrían estar desfasadas en un orden de magnitud.

"Existe una diferencia científicamente significativa entre un compuesto como el agua que está presente en un 5 por ciento frente a un 25 por ciento, que los modelos actuales no pueden diferenciar", dice el codirector del estudio Julien de Wit, profesor asistente en el Departamento de Ciencias Planetarias, Atmosféricas y de la Tierra del MIT ( EPA).

“Actualmente, el modelo que usamos para descifrar la información espectral no está a la altura de la precisión y la calidad de los datos que tenemos del telescopio James Webb”, agrega Prajwal Niraula, estudiante graduado de EAPS. “Necesitamos mejorar nuestro juego y abordar juntos el problema de la opacidad”.

La opacidad es una medida de la facilidad con la que los fotones atraviesan un material. Los fotones de ciertas longitudes de onda pueden pasar directamente a través de un material, ser absorbidos o reflejados, dependiendo de si interactúan con ciertas moléculas dentro de un material y cómo lo hacen. Esta interacción también depende de la temperatura y la presión del material.

Un modelo de opacidad funciona sobre la base de varias suposiciones de cómo la luz interactúa con la materia. Los astrónomos usan modelos de opacidad para derivar ciertas propiedades de un material, dado el espectro de luz que emite el material. En el contexto de los exoplanetas, un modelo de opacidad puede decodificar el tipo y la abundancia de sustancias químicas en la atmósfera de un planeta, en función de la luz del planeta que capta un telescopio.

De Wit dice que el actual modelo de opacidad de última generación, que él compara con una herramienta de traducción de lenguaje clásico, ha hecho un trabajo decente al decodificar datos espectrales tomados por instrumentos como los del Telescopio Espacial Hubble.

“Hasta ahora, este Rosetta Stone ha funcionado bien”, dice de Wit. “Pero ahora que vamos al siguiente nivel con la precisión de Webb, nuestro proceso de traducción evitará que captemos sutilezas importantes, como las que marcan la diferencia entre que un planeta sea habitable o no”.

Él y sus colegas hacen hincapié en este punto en su estudio, en el que pusieron a prueba el modelo de opacidad más utilizado. El equipo buscó qué propiedades atmosféricas derivaría el modelo si se ajustara para asumir ciertas limitaciones en nuestra comprensión de cómo interactúan la luz y la materia. Los investigadores crearon ocho de estos modelos "perturbados". Luego alimentaron cada modelo, incluida la versión real, "espectros sintéticos", patrones de luz que fueron simulados por el grupo y similares a la precisión que vería el JWST.

Descubrieron que, basándose en los mismos espectros de luz, cada modelo perturbado producía predicciones de amplio alcance sobre las propiedades de la atmósfera de un planeta.

Según su análisis, el equipo concluye que, si los modelos de opacidad existentes se aplican a los espectros de luz tomados por el telescopio Webb, chocarán con un "muro de precisión". Es decir, no serán lo suficientemente sensibles para saber si un planeta tiene una temperatura atmosférica de 300 Kelvin o 600 Kelvin, o si cierto gas ocupa el 5 o el 25 por ciento de una capa atmosférica.

“Esa diferencia es importante para que podamos restringir los mecanismos de formación planetaria e identificar de manera confiable las firmas biológicas”, dice Niraula.

El equipo también encontró que cada modelo también produjo un "buen ajuste" con los datos, lo que significa que, aunque un modelo perturbado produjo una composición química que los investigadores sabían que era incorrecta, también generó un espectro de luz de esa composición química que estaba lo suficiente cerca para "encajar" con el espectro original.

Hay tanto que se podría hacer si supiéramos perfectamente cómo interactúan la luz y la materia”, agrega Niraula. "Sabemos eso bastante bien sobre las condiciones de la Tierra, pero tan pronto como nos movemos a diferentes tipos de atmósferas, las cosas cambian, y eso es una gran cantidad de datos, con una calidad cada vez mayor, que corremos el riesgo de malinterpretar" Concluye.

Referencia:

Prajwal Niraula. et al. The impending opacity challenge in exoplanet atmospheric characterization.  Nature Astronomy  2022. https://doi.org/10.1038/s41550-022-01773-1

Doctor Fisión

Doctor Fision

Divulgador científico especialista en física y astrofísica, y apasionado de la ciencia en general. Autor del bestseller "El Universo Explicado" y de "La Nueva Carrera Espacial". Tiene más de 3 millones de seguidores en redes sociales.

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