La forma de hacer astrofísica está cambiando rápidamente. Hace un par de décadas lo más normal era que un grupo de astrónomos en una universidad o instituto de investigación solicitara tiempo de telescopio para observar ellos mismos durante unas pocas noches al año. Buscaban datos para su propio proyecto de investigación, y prácticamente todo tenían que hacerlo ellos. Solo unas pocas noches de datos de telescopio pueden dar trabajo de meses o incluso años. Así, los astrofísicos tenían que preparar la propuesta de observación (para convencer a un comité de que su proyecto era interesante y conseguir el deseado tiempo de telescopio), entender las características de telescopio e instrumentos a usar, realizar las observaciones astronómicas, pasar meses preparando y analizando los datos, extraer los resultados del estudio y finalmente publicar el artículo científico con las conclusiones. En esencia, ésta sería la pauta que se seguiría hoy día en el proceso de investigación astrofísica, añadiendo en última instancia la transmisión de los resultados científicos en congresos de astrofísica y en actividades de divulgación científica.

Sin embargo esto ya no es siempre así. En los últimos años se están imponiendo «los grandes cartografiados astronómicos» para estudiar el Cosmos. Incluso se construyen instrumentos científicos (y a veces hasta observatorios completos) directamente pensados para trabajar como «enormes máquinas de recolección de datos». Las políticas científicas están cada vez más dirigidas a esos grandes proyectos.

Esto se traduce en que conocimientos antes esenciales ya no lo son. Ahora es fundamental saber gestionar bases de datos enormes, muchas veces albergadas en distintos sitios del planeta. Es lo que se conoce como Big Data Science (Ciencia de Grandes Datos), y cada vez en más común en astrofísica. Así, ahora se necesitan herramientas de programación, tanto de gestión de bases de datos como estadística a alto nivel, además de herramientas óptimas de visualización y representación de datos, para poder desarrollar el trabajo de astrofísico explorando esa ingente cantidad de números obtenidos con los grandes cartografiados astronómicos.

La imagen presenta como ejemplo el resultado de uno de los primeros grandes cartografiados astronómicos que se hicieron. Se trata del 2dF Galaxy Redshift Survey, completado en 2002 usando datos del instrumento 2dF (con el que se pueden observar 400 galaxias a la vez) del Telescopio Anglo-Australiano. Cada punto en la imagen representa una de las 230.000 galaxias observadas: los datos permitieron calcular sus distancias, algunas a 2.500 millones de años luz de nosotros. La Vía Láctea estaría en el centro de la figura. Según nos alejamos hacia la derecha o izquierda las galaxias están más lejos de nosotros. Los colores codifican el número de galaxias en una región concreta del espacio (la densidad de galaxias). Es evidente que la estructura no es homogénea sino que es porosa y está compuesta de largos filamentos de galaxias (en verde), grandes acumulaciones en supercúmulos (en rojo) y grandes vacíos (en azul). Esta figura fue clave a la hora de entender la estructura a gran escala del Universo.

(*) El autor, astrofísico cordobés en Australian Astronomical Observatory / Macquarie University y miembro de la Agrupación Astronómica de Córdoba, escribe regularmente en el blog ‘El Lobo Rayado’. Puedes seguirlo en Twitter en @El_Lobo_Rayado.