Los principios herméticos, tales como aquel de «como es arriba es abajo y viceversa», a menudo son confirmados por la ciencia. Y es que ahora un grupo internacional de astrónomos recurrió a un organismo unicelular conocido como moho de limo para modelar y comprender mejor las estructuras más grandes del universo y los vínculos que existen entre ellas.

Crédito: NASA, ESA, and J. Burchett and O. Elek (UC Santa Cruz).

El moho, un hongo mucoso llamado científicamente Physarum polycephalum, es uno de los organismos más humildes de la naturaleza, pero construye redes complejas de filamentos en forma de telaraña en busca de alimentos y, según estima el sitio web de la Agencia Espacial Europea (ESA), «siempre encuentra vías casi óptimas para conectar diferentes ubicaciones».

De la misma manera, la gravedad, a medida que moldea el universo, construye una vasta estructura de filamentos que une galaxias y cúmulos de galaxias con unos puentes invisibles de gas y materia oscura de cientos de millones de años luz de longitud. Los científicos apreciaron una extraña semejanza entre la red del moho, creada por la evolución biológica, y la del universo, formada por la fuerza primordial de la gravedad.

No obstante, esos conectores de gas no se ven, ni tampoco la materia oscura; y sobre esta última los astrónomos solo saben que constituye la mayor parte de la materia presente en el universo. Por lo tanto, la ciencia todavía no es capaz de mapear los filamentos cósmicos a partir únicamente de los datos observacionales; sin embargo, el equipo de científicos cree que el crecimiento del moho de limo contribuye a hacerlo.

El algoritmo

Para empezar los investigadores diseñaron un algoritmo informático inspirado en el comportamiento de este organismo unicelular y acto seguido lo probaron para hacer una simulación por computadora del crecimiento de filamentos de materia oscura en el universo. El algoritmo digital es esencialmente una receta que señala los pasos a tomar para resolver el problema, explica el comunicado de la ESA.

Luego, los investigadores aplicaron el algoritmo del moho de limo a una base de datos que contiene las ubicaciones de más de 37.000 galaxias cartografiadas dentro del proyecto Sloan Digital Sky Survey de la NASA. El algoritmo produjo un mapa tridimensional de la estructura de red espacial subyacente.

A continuación se analizó la luz de 350 quásares lejanos, unos datos que forman parte del legado del telescopio espacial Hubble. Estas lejanas linternas cósmicas brillan a través del espacio y las redes que se encuentran en el primer plano. El equipo investigador consideró que el invisible gas hidrógeno deja un indicio espectroscópico en esa luz y, para revelarlo, analizaron puntos específicos a lo largo de los filamentos.

Los hallazgos

Al equipo le sorprendió encontrar gas correspondiente a esa red a más de 10 millones de años luz de distancia de las galaxias. También descubrieron que la huella ultravioleta de gas se vuelve más fuerte en las regiones más densas de los filamentos, pero luego desaparece.

«Es realmente fascinante que una de las formas de vida más simples nos permita conocer efectivamente las estructuras de mayor escala en el universo», valoró el investigador principal, Joseph Burchett, de la Universidad de California en Santa Cruz (EE.UU.). En su opinión, la búsqueda inspirada en el primitivo moho de limo les permitió hallar filamentos invisibles lejos de las galaxias e incluso a determinar la densidad de gas frío en torno a esos filamentos.

Otro ejemplo del principio hermético de correspondencia.

«Creemos que este descubrimiento nos dice algo sobre las interacciones violentas que tienen las galaxias en las densas bolsas del medio intergaláctico, donde el gas se calienta demasiado para detectarlo», supuso Burchett.

El artículo científico detallando los hallazgos ha sido publicado en The Astrophysical Journal Letters.

Fuente: ESA. Edición: RT.

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 1 comentario
Comentarios
Mar 14, 2020
0:07
#1 HORACIO:

CREO QUE SI VIAJAMOS POR NUESTRAS ARTERIAS Y CADENAS DE ADN.....NOS ENCONTRAMOS CON UN GRAN PARECIDO....

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