La
investigadora Laura Martínez-Ramírez logró desarrollar una versión evolucionada
de un código ya existente, el que denominó AGNFITTER-RX. Se trata de una
herramienta avanzada para modelar la distribución espectral de energía de galaxias
activas (AGN), cubriendo desde el espectro de radio hasta los rayos X. Este modelo incluye componentes clave de los núcleos
activos de galaxias, como el disco de acreción, el toro de polvo caliente, los
chorros relativistas y la corona caliente. También considera la contribución de
las galaxias anfitrionas, como las poblaciones estelares y el polvo frío.
Este
nuevo código permite desentrañar las propiedades físicas de los AGN y sus
galaxias anfitrionas, como la masa de los agujeros negros supermasivos, las
tasas de formación estelar y los ángulos de inclinación de los toros.
Esto
tiene aplicaciones en estudios de evolución de galaxias, retroalimentación de agujeros
negros y los procesos físicos que producen radiación en diferentes longitudes
de onda. La herramienta es crucial para futuras investigaciones con datos de
observatorios avanzados como el Telescopio Espacial James Webb (JWST) y el
Square Kilometre Array (SKA).
Esto
se basó en el análisis de 36 galaxias activas cercanas, con una compilación de hasta
49 datos fotométricos por objeto, provenientes de diferentes telescopios.
Laura
Martínez-Ramírez es astrónoma Adscrita del Centro de Astrofísica y Tecnologías
Afines, CATA, y estudiante de doctorado de la Universidad Católica, la
Universidad de Heidelberg y el Max-Planck-Institut für Astronomie. También contó
con la colaboración del Investigador Adjunto del CATA, Franz Bauer, también
docente de la Universidad Católica.
AGNFITTER-RX
integra modelos teóricos y semiempíricos de vanguardia y utiliza métodos
bayesianos para explorar espacios de parámetros complejos. El código permite
personalizar modelos y filtros para adaptarse a diversos objetivos científicos
y disponibilidad de datos. Además, ofrece flexibilidad para incluir nuevas observaciones
en las bandas de radio y rayos X, lo que tradicionalmente ha sido un desafío en
este campo.
“La
importancia de que este código sea fotométrico apunta a que es un factor que se
libera rápidamente en los catálogos públicos y hace que sea más fácil
conseguir, porque los espectros ya son un poco más complicados y requieren
instrumentos más costosos. Si alguien quisiera iniciar un proyecto nuevo,
simplemente necesita recopilar datos fotométricos de diferentes surveys, crear
su catálogo de los objetos que desea estudiar,
utilizar
mi código y obtener estimaciones físicas de algunas propiedades”, explicó Laura
Martínez-Ramírez.
En
este sentido, la astrónoma del CATA agregó que incluyeron en el código
diferentes modelos que están motivados por observaciones y que permitieron evidenciar
la relevancia de las líneas de emisión en la calidad del ajuste y la
información que se obtiene.
“Nuestros
modelos encuentran o estiman una masa del agujero negro que es comparable con estimaciones
basadas en espectros que son mucho más precisos y encontramos que los valores son
comparables en la mayoría de los objetos.
Así,
por ejemplo, si encontramos un objeto interesante y no tenemos la capacidad de obtener
un espectro rápido, podríamos utilizar mi código para hacer una estimación de cuánto
podría ser la masa del agujero negro y, después si se puede obtener el
espectro, comparar. Pero, al menos, como una primera estimación es muy bueno”,
detalló Laura.
En
cuanto al aporte del CATA en el proceso, la astrónoma resaltó que fue muy
relevante, ya que le permitió acceder a una gran comunidad de científicos con
quienes compartir sus resultados, tener un debate y lograr una retroalimentación
que la orientó hacia dónde dirigir la investigación.
Además,
el estudio demostró que los modelos de toros clumpy con vientos polares (como
CAT3D) y los discos de acreción con características de líneas de emisión
mejoran significativamente la calidad de los ajustes. Sin embargo, persisten desafíos
para modelar ciertas bandas como el infrarrojo cercano.
La
herramienta es de acceso público, disponible en Python, y está diseñada para integrarse
con futuras encuestas fotométricas avanzadas.
Asimismo,
el estudio, que forma parte de la primera parte de la tesis de doctorado de Laura
Martínez-Ramírez, salió publicada como paper en Astronomy & Astrophysics.
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