Astro Noticias: Hallan un inesperado tesoro de NEOs

Mientras exploraba imágenes del cielo, un investigador notó algo inusual, unas rayas dispersadas entre los millones de estrellas puntuales y galaxias.

Se trata del investigador Stephen Kent, del Laboratorio Fermi, quien notó que estas rayas eran producidas por Objetos Cercanos a la Tierra, NEOs por su sigla en inglés. Aparecen como rayas porque cuanto más cerca un objeto se encuentra de la Tierra, más rápidamente se mueve a través de nuestro cielo. Es por eso que los patrones de las estrellas distantes parecen inamovibles durante el curso de nuestras vidas, mientras un vecino cercano como Venus, posee movimientos más notorios con respecto a las estrellas, noche a noche.

Como los NEOs detectados por el Sondeo Digital del Cielo Sloan (SDSS, en inglés) están muy cerca del planeta, se mueven a través del campo de visión del telescopio durante los 52 segundos de exposición de la cámara, creando rayas contra los objetos "estacionarios" distantes.

Durante sus ocho años de operación, el sondeo obtuvo imágenes de más de un cuarto del cielo nocturno e identificó casi 400 millones de objetos. Aunque SDSS fue diseñado para detectar estrellas y galaxias y determinar sus propiedades, también ayudó a identificar más de 100 NEOs.

Determinar dónde estaban los NEOs en los millones de objetos de la base de datos SDSS fue un desafío computacional, pero Kent usó la Open Science Grid (OSG) para apurar el proceso.

¿Qué es la grid?

La computación grid es una forma de computación distribuida, en la que se interconectan recursos heterogéneos enlazados por redes de área extensa, como internet. El término grid, en inglés, significa red, grilla, malla, cuadrícula. Se trata de un grupo de ordenadores en red actuando en concierto para realizar tareas muy grandes.

OSG es la infraestructura grid científica de Estados Unidos que combina recursos de diferentes institutos y universidades.

"Fue un trabajo enorme reducir gradualmente el bosque con el fin de seleccionar los árboles interesantes", dijo Kent. El proyecto parecía encajar muy bien para la grid porque así el investigador fue capaz de fragmentar el largo volumen de datos en segmentos menores distribuidos en varias computadoras de "la grilla".

Para filtrar los datos, se dividieron los datos en campos, cada uno de los cuales cubría un área del cielo de la mitad del tamaño de la Luna llena y que contenía unos 1.000 objetos candidatos. Luego Kent diseñó un algoritmo que examinó las propiedades de cada objeto en los campos para determinar si cumplía con los criterios de un NEO.

Para correr la aplicación en la grid, Kent distribuyó los datos en varios grupos. Cada grupo, de unos 2 GB de datos, fue enviado como un trabajo a un nodo de la grilla y llevó unas 12 horas de proceso. En total, más de 600.000 campos fueron explorados.

El gráfico ilustra los NEOs encontrados por cuatro sondeos del cielo, incluyendo los datos SDSS. Muestra que los grandes NEOs como el de Tunguska que extinguió a los dinosaurios 65 millones de años atrás, son muy raros. El sondeo SDSS, marcado como una línea roja examinó objetos menores y más comunes.

Luego el investigador examinó los resultantes 200 a 300 candidatos a ojo para eliminar los errores y compilar el catálogo final de unos 100.

Los asteroides encontrados son relativamente pequeños, entre 20 y 200 metros de diámetro. Basado en sus resultados, Kent fue capaz de estimar la población total de NEOs del mismo rango de tamaño en alrededor de un millón. También estimó la tasa de colisión de NEOs con la Tierra: 1 cada 1000 años, pero indicó que el cálculo contenía muchos factores inciertos.

"Los NEOs son muy interesantes e importantes de estudiar porque si alguno de los grandes con diámetros de varios kilómetros colisionara con la Tierra, podrían causar toda clase de efectos dramáticos, como el impacto que llevó a la extinción de los dinosaurios", explicó el investigador. Y añadió que incluso los menores, como los descubiertos en los datos de SDSS podrían daños de varios kilómetros alrededor del punto de impacto.

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