Investigadores de la University of Waterloo han desarrollado Effort.jl, una nueva herramienta que permite a los científicos simular la estructura a gran escala del universo utilizando solo una laptop. Esta innovación reduce el tiempo de cómputo de días en supercomputadoras a horas, permitiendo un análisis más rápido de vastos conjuntos de datos cósmicos. La herramienta emula modelos complejos como la Effective Field Theory of Large-Scale Structure (EFTofLSS).
El Dr. Marco Bonici, investigador postdoctoral en el Waterloo Centre for Astrophysics, lideró un equipo internacional en la creación de Effort.jl, abreviatura de EFfective Field theORy surrogate. La herramienta surgió de la frustración de Bonici con las simulaciones prolongadas; ajustar un solo parámetro en modelos tradicionales podía tomar días de tiempo en supercomputadoras. Effort.jl aborda esto utilizando técnicas numéricas avanzadas y métodos de preprocesamiento de datos para ofrecer alta precisión con una velocidad excepcional.
"Usando Effort.jl, podemos procesar conjuntos de datos complejos en modelos como EFTofLSS, que previamente requerían mucho tiempo y potencia computacional", explicó Bonici. Destacó su relevancia para proyectos como DESI y Euclid, que generan masivos conjuntos de datos astronómicos. El emulador permite a los investigadores analizar datos más rápido y de manera más económica, realizando múltiples ajustes basados en matices de los datos.
Como parte de una clase de atajos computacionales conocidos como emuladores, Effort.jl replica simulaciones intensivas en recursos mientras se ejecuta mucho más rápido. Soporta técnicas como el muestreo basado en gradientes para una exploración eficiente de escenarios cósmicos. La validación mostró predicciones que se alinean estrechamente con las salidas de EFTofLSS, con un margen de error pequeño. La herramienta también maneja distorsiones observacionales y puede personalizarse fácilmente.
A pesar de su potencia, Effort.jl requiere experiencia humana para establecer parámetros, interpretar resultados y aplicar conocimientos físicos. Hacia el futuro, podría procesar conjuntos de datos aún más grandes e integrarse con otras herramientas, con aplicaciones potenciales en campos como la modelización del clima y el tiempo más allá de la astrofísica.
La investigación se detalla en el artículo "Effort.jl: a fast and differentiable emulator for the Effective Field Theory of the Large Scale Structure of the Universe", publicado en el Journal of Cosmology and Astroparticle Physics (2025; 2025 (09): 044, DOI: 10.1088/1475-7516/2025/09/044). Los autores incluyen a Marco Bonici, Guido D'Amico, Julien Bel y Carmelita Carbone.