La UNAM participa en un programa internacional de Cartografía de Galaxias Cercanas en el Observatorio Apache Point, conocido como “MaNGA” (Mapping Nearby Galaxies at APO), que ha mapeado aproximadamente 10 mil galaxias cercanas a la Vía Láctea en el observatorio de Nuevo México, Estados Unidos, mediante un telescopio de 2.5 metros.
Es posible gracias a programas anteriores que analizaron cientos de ellas y forma parte, junto con “MaNGA”, del Sondeo Digital del Cielo Sloan, un proyecto internacional de investigación que inició en el año 2000 auspiciado por la Fundación Alfred P. Sloan.
En el proyecto participan instituciones de Estados Unidos, Gran Bretaña, Alemania, España, China, Chile y México, entre otros.
Para su funcionamiento es fundamental una sofisticada técnica llamada espectroscopía de campo integral, la cual permite estudiar objetos del espacio sobre un campo de visión bidimensional; es decir, analiza cubos con tres dimensiones: dos espaciales y una espectral, explicó el investigador del Instituto de Astronomía (IA) de la UNAM y colaborador del proyecto, Sebastián Francisco Sánchez Sánchez.
Su uso es cada vez más frecuente porque permite investigar la morfología o forma de objetos extensos y sus propiedades espectrales de manera simultánea.
Entre los resultados, los científicos han encontrado que los procesos de formación estelar se rigen por leyes evolutivas que son las mismas a cualquier escala, que las galaxias crecen de adentro hacia afuera y que cuando se paraliza la formación estelar, ésta también lo hace de adentro hacia afuera.
“Tenemos todo el rango de variación de los distintos tipos de galaxias y así podemos buscar patrones. Haciendo un símil, es como si antes se estudiaran las poblaciones sociales ciudad a ciudad y ahora lo estamos estudiando barrio a barrio o colonia a colonia. Ese es el cambio”, enfatizó.
El proyecto “MaNGA” consiste en un muestreo de espectroscopía de campo integral. Esto significa, básicamente, que estamos observando la totalidad de la galaxia en ambos espectros.
Ha habido otros proyectos parecidos, pero la diferencia es la magnitud del número que se ha observado y la extensión en el tiempo para observar, lo cual nos ha llevado a tener profundidad de los datos.
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