El objetivo de este proyecto consiste en investigar la naturaleza de la energía oscura y la expansión acelerada del Universo, así como las propiedades de la formación de estructuras de la materia oscura basado en datos de surveys galácticos de la estructura a gran escala.  .Para ello pretendemos aplicar nuevas técnicas de análisis de datos, que combinan modelado de datos, simulación de datos, y análisis de datos. En un primer paso queremos modelar y simular la distribución de trazas de la estructura a gran escala que se van a observar de forma masiva con los proyectos actuales y futuros (DESI, EUCLID, JPAS). Ejemplos de estas trazas son galaxias brillantes (BGs), galaxias luminosas rojas (LRGs), galaxias con líneas de emisión (eLGs), galaxias con emisión en H-alpha, y quásares.
Nuestro primer objetivo es producir de forma eficiente catálogos sintéticos de galaxias precisos explotando las técnicas estadísticas de aprendizaje automático aplicado a simulaciones detalladas de referencia y a las observaciones mismas. En particular queremos usar el código BAM desarrollado para este fin en nuestro plan nacional previo (por Balaguera Antolínez y Kitaura).
En un siguiente paso vamos a testar nuestras técnicas de inferencia para extraer parámetros cosmológicos en los catálogos sintéticos que hemos producido y donde controlamos la cosmología. En particular, pretendemos desarrollar un método para la estimación conjunta de oscilaciones acústicas bariónicas y distorsiones del corrimiento hacia el rojo, basándonos en la maquinaria Bayesiana COSMICBIRTH desarrollado en el plan nacional previo por el IP. Queremos unificar los códigos BAM y COSMIC BIRTH con el fin de incluir una descripción precisa del bias galáctico y de los bosques de Lyman alpha conjunta en un contexto Bayesiano.
Finalmente queremos aplicar nuestros métodos de análisis a datos observacionales de DESI y JPAS y extraer parámetros cosmológicos.
