Este impresionante video muestra la simulación más grande y detallada del universo primitivo hasta la fecha.

Pequeño clip para simulación de Thesan. Vea el video en el artículo a continuación.

Nombradas en honor a la diosa del amanecer, las simulaciones de Thesan de los primeros mil millones de años ayudan a explicar cómo la radiación dio forma al universo primitivo.

Todo comenzó hace unos 13.800 millones de años con una enorme «explosión» cósmica que de forma repentina y sorprendente creó el universo. Pronto, el universo infantil se enfrió dramáticamente y se volvió completamente oscuro.

Entonces, dentro de unos pocos cientos de millones de años después[{» attribute=»»>Big Bang, the universe woke up, as gravity gathered matter into the first stars and galaxies. Light from these first stars turned the surrounding gas into a hot, ionized plasma — a crucial transformation known as cosmic reionization that propelled the universe into the complex structure that we see today.

Now, scientists can get a detailed view of how the universe may have unfolded during this pivotal period with a new simulation, known as Thesan, developed by scientists at MIT, Harvard University, and the Max Planck Institute for Astrophysics.

Named after the Etruscan goddess of the dawn, Thesan is designed to simulate the “cosmic dawn,” and specifically cosmic reionization, a period which has been challenging to reconstruct, as it involves immensely complicated, chaotic interactions, including those between gravity, gas, and radiation.

The Thesan simulation resolves these interactions with the highest detail and over the largest volume of any previous simulation. It does so by combining a realistic model of galaxy formation with a new algorithm that tracks how light interacts with gas, along with a model for cosmic dust.

Thesan Early Universe Simulation

Evolution of simulated properties in the main Thesan run. Time progresses from left to right. The dark matter (top panel) collapse in the cosmic web structure, composed of clumps (haloes) connected by filaments, and the gas (second panel from the top) follows, collapsing to create galaxies. These produce ionizing photons that drive cosmic reionization (third panel from the top), heating up the gas in the process (bottom panel). Credit: Courtesy of THESAN Simulations

With Thesan, the researchers can simulate a cubic volume of the universe spanning 300 million light years across. They run the simulation forward in time to track the first appearance and evolution of hundreds of thousands of galaxies within this space, beginning around 400,000 years after the Big Bang, and through the first billion years.

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So far, the simulations align with what few observations astronomers have of the early universe. As more observations are made of this period, for instance with the newly launched James Webb Space Telescope, Thesan may help to place such observations in cosmic context.

For now, the simulations are starting to shed light on certain processes, such as how far light can travel in the early universe, and which galaxies were responsible for reionization.

“Thesan acts as a bridge to the early universe,” says Aaron Smith, a NASA Einstein Fellow in MIT’s Kavli Institute for Astrophysics and Space Research. “It is intended to serve as an ideal simulation counterpart for upcoming observational facilities, which are poised to fundamentally alter our understanding of the cosmos.”

Smith and Mark Vogelsberger, associate professor of physics at MIT, Rahul Kannan of the Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, and Enrico Garaldi at Max Planck have introduced the Thesan simulation through three papers, the third published on March 24, 2022, in the Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Follow the light

In the earliest stages of cosmic reionization, the universe was a dark and homogenous space. For physicists, the cosmic evolution during these early “dark ages” is relatively simple to calculate.

“In principle you could work this out with pen and paper,” Smith says. “But at some point gravity starts to pull and collapse matter together, at first slowly, but then so quickly that calculations become too complicated, and we have to do a full simulation.”

To fully simulate cosmic reionization, the team sought to include as many major ingredients of the early universe as possible. They started off with a successful model of galaxy formation that their groups previously developed, called Illustris-TNG, which has been shown to accurately simulate the properties and populations of evolving galaxies. They then developed a new code to incorporate how the light from galaxies and stars interact with and reionize the surrounding gas — an extremely complex process that other simulations have not been able to accurately reproduce at large scale.

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“Thesan follows how the light from these first galaxies interacts with the gas over the first billion years and transforms the universe from neutral to ionized,” Kannan says. “This way, we automatically follow the reionization process as it unfolds.”

Finally, the team included a preliminary model of cosmic dust — another feature that is unique to such simulations of the early universe. This early model aims to describe how tiny grains of material influence the formation of galaxies in the early, sparse universe.


Esta simulación de evolución y radiación de gas muestra una realización de gas de hidrógeno neutro. Los colores representan intensidad y brillo, revelando la estructura de reionización incompleta dentro de una red de filamentos de gas neutro de alta densidad.

puente cósmico

Con los componentes de simulación en su lugar, el equipo determinó sus condiciones iniciales durante unos 400.000 años después del Big Bang, basándose en mediciones precisas de la luz remanente del Big Bang. Luego desarrollaron estas condiciones hacia adelante en el tiempo para simular una franja del universo, utilizando la máquina SuperMUC-NG, una de las supercomputadoras más grandes del mundo, que aprovechó simultáneamente 60,000 núcleos de computadora para realizar cálculos de Thesan en el equivalente de 30 millones de CPU. una hora (un esfuerzo que habría llevado 3.500 años ejecutarse en un solo escritorio).

Las simulaciones produjeron la vista más detallada de la reionización cósmica, en el mayor volumen de espacio, de cualquier simulación existente. Si bien algunas simulaciones se ejecutan en grandes distancias, lo hacen a una resolución relativamente baja, mientras que otras simulaciones más detalladas no abarcan grandes tamaños.

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“Atravesamos entre estos dos enfoques: tenemos alto volumen y alta precisión”, enfatiza Vogelsberger.

Los primeros análisis de las simulaciones indican que al final de la reionización cósmica, la distancia que permite viajar a la luz ha aumentado significativamente más de lo que los científicos suponían anteriormente.

«Thesan descubrió que la luz no viaja grandes distancias en el universo primitivo», dice Canan. «De hecho, esta distancia es muy pequeña y solo se vuelve grande al final de la reionización, aumentando 10 veces en solo unos pocos cientos de millones de años».

Los investigadores también están viendo indicios sobre el tipo de galaxias responsables de la reionización. La masa de la galaxia parece influir en la reionización, aunque el equipo dice que más observaciones, realizadas por James Webb y otros observatorios, ayudarán a identificar estas galaxias dominantes.

“Hay muchas partes móviles en [modeling cosmic reionization]», concluye Vogelsberger. «Cuando podemos juntar todo esto en algún tipo de máquina y comenzar a ejecutarla y dar como resultado un universo dinámico, ese es un momento muy gratificante para todos nosotros».

Referencia: «Este proyecto: emisión y transferencia de Lyman-A durante la era de la reionización» por A Smith, R. Cannan, E. Garaldi, M. Vogelsberger, R. Buckmore, en Sprinkle y L. Hernquist, 24 de marzo de 2022 Disponible aquí Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society.
DOI: 10.1093/mnras/stac713

Esta investigación fue apoyada en parte por la NASA, la Fundación Nacional de Ciencias y el Centro Gauss de Supercomputación.

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