Cosmología Observacional e Instrumentación

Como ya se ha mencionado, el CMB es una herramienta fundamental para comprender las propiedades cosmológicas del universo. Sin emabrgo, la extración de está información de los datos de microondas no es una tarea sencilla. El procesado de datos típico que nos lleva desde la realziación de las observaciones hasta los productos finales (como la determinación de los parámetros cosmológicos que definen las propiedades de nuestro universo, o la aceptación o rechazo de teorías que intentan explicar la formación y evolución del universo) es un verdadero reto.

Uno de los pasos más difíciles es el tema de la separación de la emisión debida al CMB del resto de las fuentes astrofísicas, que también emiten en el rango de microondas. A esta tarea se le denomina separación de componentes. Hay que remarcar que este proceso no es sólo imporatnte porque permita el limpiado de la emisión del CMB, si no que también nos proveé con información capital sobre otros fenómenos astrofísicos que, hasta la fecha, no son muy bien conocidos.

La complejidad del problema de la separación de componentes es muy alta, y ha dado lugar al desarrollo de un gran número de estrategias, dependiendo del tipo de solución que uno está buscando. Es importante mencionar que las características y las propiedades estadísticas de las diferentes componentes que forman el cielo de microondas es muy hetereogénea. Además de la emisión cosmológica debida a los fotones del CMB, hay otras emisiones debidas a fenómenos que tienen lugar en nuestra galaxia, y a otros que ocurren en otras galaxias o en cúmulos de galaxias. Entre las primeras, las más importantes son la radiación sincrotrón emitida por la interacción de particulas relativistas cargadas con el campo magnético de nuestra galaxias, la emisión de frenado, producidad por la deceleración de un eñectrón que interactúa con un ión libre, y las emisiones térmicas y dipolares producidas por los granos de polvo del medio interestelar. Estas emisiones difusas aparecen concentradas en el plano galáctico, y presentan una estructura típica a gran escala. Por otro lado, la emisión contaminante devida a fuentes de radio e infrarrojo, y al efecto Sunyaev-Zeldovich (SZ) causado por la interación de los fotones del CMB a su paso por el gas caliente y denso de electrones del medio intracúmulo de galaxias, aparece, sin embargo, como objetos puntuales, homogéneamente distribuido en el cielo.

Como ya se ha mencionado, la variedad de emisiones (CMB, componentes difusas y objetos puntuales) ha conducido a un panorama donde se hace uso de varias herramientas, dependiendo de si uno está interresado en recuperar sólo el CMB, las emisiones galácticas, las fuentes puntuales extragalácticas, los cúmulos de galaxias, o todas ellas a la vez.

Nuestro grupo tienen un larga experiencia en el desarrollo y aplicación de herramientas específicas (basadas en wavelets -como la Mexican Hat Wavelet Family– y filtros óptimos) para la detección de objetos puntuales. Además, hemos desarrollado una aplicación (SEVEM) centrada en la recuperación de la emisión del CMB.

Trabajamos en dferentes aspectos relacionados con el análisis de la estructura a gran escala (LSS, de su nombre en inglés) del universo.

De un lado, hemos realizados simulaciones de N-cuerpos de grandes volumenes (300 Mpc/h) incluyendo gas y particulas, con la intención de estimar el efecto Rees-Sciama. Estas simulaciones están pensadas para estudiar técnicas de deteción del ISW y/o el RS. Además, podemos derivar el efecto de lente gravitatoria. Así mismo, trabajamos en simulaciones del universo a alto redshift, poniendo el énfasis en la época de reionización del universo.

Además del trabajo de simulacón, tmabién investigamos sobre herramientas óptimas de cross-correlación para extraer la señla comun que está presente en los mapas del CMB y en los cartografiados de la LSS (devido a la evolución del potencial gravitaorio en un universo en expansión acelerada). En particular, somos pioneros en la introducción del uso de wavelets en este campo. Este tipo de análisos permiten, de un lado, explorar el origen físico común entre los fotones emitidos a redshift 300000 y la distribución de materia hasta un redshift de larededor de 2. Por otro lado, permite el poner límites a los parámetros cosmológicos que definen las propiedades de la Energía Oscura.

Una de las tareas que es común y extremamente importante para los temas de invetsigación previamente mencionados es el análisis estadístico de las diferentes señales astrofísicas, con el fin de obtener información útil sobre los distintos fenómenos físicos. El procesado estadístico de señales es una rama de la matemática que trata las señales como procesos estocásticos, considerando sus propiedades estadísticas como un camino para obtener leyes o reglas de los fenómenos qie aparentemente evolucionan con el tiempo de una manera inpredecible. Ejemplos de tareas de procesado estadístico de señales que nos incumben son el procesado de imagen, la selección de modelos, la separación de componentes y la detección de fuentes.

En esta época de experimentos muy ambiciosos desde el punto de vista tecnológico, cada vez es más necesario el procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y robusta. Además, los datos en astrofísica son generalmente muy complejos (observaciones a varias longitudes de onda, datos en intensidad y polarización, procesos físicos no-estacionarios y no-Gaussianos, sistemáticos instrumentales complejos, etc). Por esta razón es importante desarrollar técnicas apropiadas de procesado de datos e implementarlas en entornos de supercomputación a los que tenemos accesos en el IFCA. Algunos de estos temas punteros en los que estamos trabajando son inferencia Bayesiana, análisis tiempo-frecuencia, filtrado lineal y no-lineal, fusión de imágenes, wavelets, representación sparse, campos aleatorios de Markov, muestreo no-lienal, denoising y problemas inversos.

Si bien nuestro objetivo principal es hacer uso de técnicas existentes de procesado de señal, así como desarrollar nuevas, en el estudio del CMB y del universo observable en el rango de sub-milimétrico del espectro electromagnético, no nos quedamos en este campo. Muchas de nuestras aplicaciones pueden ser usadas en otras areas del conocimiento, como aplicaciones en telecomunicaciones, geofísica, bioinformática y biomedicina