Por ADELINA PASTOR

“El mayor problema de la astrofísica es tratar de entender el proceso físico que hay tras los datos que obtenemos.”

“La inferencia bayesiana es una herramienta para descifrar lo que nos dice y cuánto nos dice el Universo.”

“El tamaño de la masa del agujero negro central de la galaxia Arp 151 es de entre 3 y 6 millones de veces la masa solar... con una certeza del 75%.” 

A Brendon J. Brewer le gusta su faceta de enseñante. Para este investigador de la Universidad de Auckland (Nueva Zelanda), el momento más gratificante de su trabajo es cuando sus alumnos le sorprenden con sus ideas. Quizá los asistentes a la XXVI Winter School del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC), de la que es profesor invitado, lo consigan. Especialista en inferencia bayesiana, no cree que su trabajo difiera del de otros astrofísicos... “salvo en que no tengo que pasar noches en vela en el telescopio”, añade con humor. Su trabajo bebe de la estadística para descifrar el Universo.

Pregunta: Su trabajo se sitúa entre la minería de datos, la estadística y la astrofísica para bucear entre toda la información disponible de la manera más eficiente. ¿Tantos datos tenemos?

Respuesta: Aún hay mucho que no sabemos, pero tenemos una cantidad sorprendente de información sobre el Universo. Hay que tener en cuenta que cada vez que capturas una imagen del cielo obtienes gran cantidad de información: puede que no te esté mostrando nada relevante, pero cada imagen contiene aproximadamente un millón de píxeles, que es muchísima información. Parte del reto es conseguir que un ordenador procese todos esos datos y sea capaz de filtrar aquellos que sí son interesantes. Al menos, en esto consiste la parte de minería de datos, aunque no es esa mi especialidad.

Pregunta: ¿Cuál es su tema de investigación, entonces?  

Respuesta: El mayor problema de la astrofísica es tratar de entender el proceso físico que hay tras los datos que obtenemos. Yo trabajo en un método que permita crear modelos de lo que creemos que pasa en el Universo, de modo que puedan usarse para simular el tipo de datos que obtendríamos si esos modelos fueran ciertos y poder compararlos con los datos que, efectivamente, tenemos para entender los procesos que ocurren en, por ejemplo, una galaxia distante que no podemos ver con claridad.

P: Ya que habla de galaxias, una parte de su trabajo es el estudio de galaxias activas.

R: Las galaxias activas suelen tener un punto brillante en el centro, por ejemplo, un cuásar. Podemos medir su brillo o estudiar su espectro y, al hacerlo, nos daremos cuenta de que sus características varían en el tiempo. Muchos investigadores piensan que esto se debe a la fluctuación en la cantidad de materia que se desplaza desde el cuásar hacia el agujero negro supermasivo central. Pero hay un problema con el estudio de un cuásar: aunque a escala de la galaxia es en realidad muy grande, en las imágenes aparece como un simple punto, demasiado pequeño para saber qué pasa en él. Para paliar este problema se usan métodos indirectos como el mapeo de reverberación, en el que se controlan los cambios de diferentes partes del cuásar, que son similares, pero que ocurren en diferentes momentos debido al tiempo que emplea la luz en viajar entre las dos partes del sistema. Lo que nosotros hacemos es crear un modelo de la posible estructura de ese núcleo activo y compararlo con los datos disponibles, de modo que sea posible descartar posibilidades y quedarnos con las que están en el rango de lo posible.

El problema con el estudio del Universo es que al basarse en observaciones indirectas, normalmente los datos de los que disponemos no son lo suficientemente buenos como para decirnos con certeza si una idea es mejor que otra. Necesitamos encontrar una manera de que los propios datos nos digan el grado de certeza que deberíamos tener en una determinada teoría frente a otra y, para ello, se usan métodos prácticos de estadística bayesiana, el estudio de la incertidumbre.

P: Tal como lo cuenta, parece que su trabajo se enfoca hacia cómo encontrar la manera de mirar al Universo más que al estudio del Universo en sí...

R: En cierta manera, sí. Los astrofísicos no emplean tanto tiempo en observar el Universo como en reflexionar sobre lo que han observado, lo que les gustaría observar y cómo encontrarle sentido. Se emplea mucho más tiempo en pensar y analizar que en las observaciones en sí. Si tienen una idea sobre lo que pasa en una determinada estrella, tendrán que pensar en qué tipo de observación contesta sus dudas... “si observo la estrella de este modo y tengo razón, veré X, pero si estoy equivocado, veré Y”. Es todo un reto.

P: ¿Es la inferencia bayesiana la herramienta para superar ese reto?

 R: La inferencia bayesiana es la herramienta para lo que viene después de eso. Si tengo una idea sobre lo que pasa en una estrella y consigo datos, la inferencia bayesiana me ayudará a calcular la probabilidad de que mi idea inicial sea correcta o incorrecta. Usarla maximiza la posibilidad de contestar ciertas preguntas con una mínima cantidad de datos. La clave está en que además de calcular la probabilidad de que determinada idea sea cierta, la inferencia bayesiana permite actualizar el cálculo de probabilidad si dispones de nueva información. Esto es importante porque normalmente mirar por el telescopio no nos da una respuesta directa, sino que nos provee de datos que apoyan una u otra hipótesis.

P: Es decir, que es una herramienta para descifrar lo que nos dice el Universo.

R: Lo que nos dice y cuánto nos dice, porque puede que no nos esté diciendo mucho en un momento determinado. Por ejemplo, cuando está nublado, la mayoría de la información es inservible. Una analogía que me gusta especialmente es la de comparar la inferencia bayesiana con un juicio en el que no sabes si el acusado es o no culpable, pero a medida que se acumulan evidencias tienes una idea más certera de su culpabilidad o inocencia. La inferencia bayesiana es un proceso parecido que podemos aplicar a cualquier pregunta sobre el Universo.

P: ¿Y qué es lo último que ha preguntado al Universo?

R: El tamaño de la masa del agujero negro central de la galaxia Arp 151. La respuesta es de entre 3 y 6 millones de veces la masa solar... con una certeza del 75%.

Comité Organizador: Andrés Asensio Ramos, Íñigo Arregui, Antonio Aparicio y Rafael Rebolo.

Secretaría: Lourdes González.

Contactos:

Andrés Asensio Ramos (IAC): aasensio [at] iac.es (aasensio[at]iac[dot]es) y 922605238

Íñigo Arregui (IAC): iarregui [at] iac.es (iarregui[at]iac[dot]es) y 922605465

Prensa:

Carmen del Puerto: prensa [at] iac.es (prensa[at]iac[dot]es) y 922605208

Programa: http://www.iac.es/winterschool/2014/pages/about-the-school/timetable.php

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ESTADÍSTICA PARA EL ESTUDIO DEL UNIVERSO

Más información: http://www.iac.es/winterschool/2014/