Magíster en Ciencias, Mención Astronomía / La distribución de galaxias a gran escala define una compleja red de filamentos, murallas y vacíos de galaxias, situándose los cúmulos de galaxias en la intersección de filamentos. A dicha red se la conoce como “Estructura a Gran Escala” (LSS por su sigla en inglés), cuya forma general y relación entre sus componentes provee información sobre la distribución general de materia, que depende del modelo cosmológico, y la formación de las galaxias, siendo necesario perfeccionar continuamente su caracterización en la medida que hay avances significativos en las bases de datos o en los métodos de análisis. Nuestro trabajo esta basado en el reciente catálogo VOCLUDET de cúmulos y grupos de galaxias, construido en forma automatizada a partir del catálogo de corrimientos al rojo de galaxias llamado “2-degree Galaxy Redshift Survey” (2dFGRS) mediante el metodo geometrico de Voronoi, el cual consta de dos secciones, una norte, del North Galactic Pole (NGP), y una sur, del South Galactic Pole (SGP). La utilización de cúmulos de galaxias en el trazado de la LSS tiene las ventajas, frente al uso directo de las galaxias, por no estar ellos afectados por el efecto distorsionador llamado “Dedos de Dios” (Fingers-of-God) y porque se pueden estimar individualmente sus masas totales. A partir de un análisis exhaustivo del catálogo VOCLUDET, se definio una muestra de 745 cúmulos caracterizados por altos valores de su dispersión de velocidad (HVDCS por su sigla en inglés), > 400 km/s, correspondientes por lo tanto preferentemente a cúmulos masivos. Nuestro análisis indica que las propiedades de los cumulos de esta muestra no presentan un efecto de selección importante con la distancia, hasta aquella correspondiente a z~0.15, por lo que en este trabajo hemos limitado el mapeo de la LSS hasta z~0.15. Incluimos el catalogo de la muestra HVDCS en este trabajo, que consiste en el listado de los siguientes parametros calculados: ascensión recta, declinación, redshift, distancia comóvil, Ngal, v , masa virial, radio promedio. Para obtener el trazado de la estructura a gran escala hemos calculado, en 3 dimensiones, el Árbol Recubridor Mínimo (Minimal Spanning Tree, MST), el cual es un trazador cuantitativo y objetivo de la LSS, revelando la estructura filamentaria de las cadenas a las cuales pertenecen los cúmulos de la muestra HVDCS. El análisis de las propiedades del MST de la distribución de estos cúmulos indica que la topología global de su distribución espacial es consistente con una distribución con una geometría filamentaria a escalas mayores que la distancia promedio entre cúmulos y de una geometría tipo plano a escalas más pequeñas. Usando el mismo MST, realizamos una búsqueda sistemática de supercúmulos en el 2dFGRS. Nuestro catálogo de supercúmulos en el 2dFGRS consiste en 55 y 73 detecciones de supercúmulos en las secciones NGP y SGP, respectivamente. Se estimó la significancia estadística de cada supercúmulo y se extrajo una muestra de supercúmulos de alta significancia en su detección, consistente de 35 y 49 supercúmulos en el NGP y SGP, respectivamente. Hemos encontrado que la mayoría de los supercúmulos identificados tienen algún grado de correspondencia con aquellos de catálogos de supercúmulos previos en el volumen del 2dFGRS. Del estudio de la geometría y población de nuestros supercúmulos encontramos que los supercúmulos pobres, constituidos por menos de 10 cúmulos de galaxias, son muy numerosos y filamentarios, formado por simples cadena de cúmulos, mientras que los superćumulos ricos son muy escasos, con un gran número de cúmulos y poseyendo en su interior cadenas de cúmulos “tipo araña”. Incluimos el catalogo de los supercúmulos encontrados en este trabajo, que consiste en el listado de los siguientes parámetros calculados: ascensión recta, declinación, redshift, distancia comóvil, Ncl, p-value del test de significancia, cúmulos miembros, filamentariedad del grafo, largos de los ejes principales y volumen del elipsoide envolvente, y los descriptores de forma y la triaxialidad.

Dados los avances en la tecnología, la astronomía es capaz de recolectar del orden de terabytes de datos por noche. El análisis manual de ésta es prácticamente imposible, por lo que es constante la necesidad de nuevos y mejores algoritmos para realizar análisis automático. Por otro lado, la computación paralela provee herramientas para realizar análisis de datos masivos, las que incrementan la capacidad total de procesamiento y disminuyen el tiempo requerido. Existe un software para la búsqueda de cúmulos de galaxias, el cual funciona de forma secuencial. Hacer que este software funcione en forma paralela sería de gran utilidad, dada la cantidad de datos que existen y existirán para analizar. El objetivo de esta memoria es diseñar e implementar una solución computacional que permita efectuar la detección de cúmulos de galaxias en forma paralela. La paralelización del algoritmo se hizo sobre el framework Hadoop, utilizando la herramienta Streaming con el lenguaje Python para el desarrollo del software. Se construyó una aplicación que divide los datos de entrada de forma inteligente, ejecuta el algoritmo de detección de cúmulos de galaxias en varias máquinas de forma paralela, y re ensambla los resultados parciales obtenidos. Se estudiaron estrategias para el particionamiento de los datos, utilizando celdas con distintas geometrías. También se estudiaron e implementaron estrategias para el re ensamblado de los resultados. En base a conocimientos astronómicos y experimentación se determinó la utilidad, dado el contexto, de cada estrategia, y los valores límites para sus parámetros. Los resultados son los siguientes: (1) un software paralelo para la detección de cúmulos de galaxias; (2) al correr el programa paralelo con dos particiones, el tiempo de ejecución se reduce a la mitad; (3) el software secuencial de detección de cúmulos se observa altamente dependiente de las particiones utilizadas, encontrándose para una partición de 2 celdas sólo un 11% de los cúmulos que se detectaban en la versión secuencial. Como trabajo futuro se propone: (1) modificar el software secuencial de búsqueda de cúmulos de galaxias para que detecte cúmulos sin miembros repetidos; (2) ejecutar este software en un clúster de computadores o con cloud computing, para medir las mejoras en tiempo; (3) la ejecución de este software con sets de datos más grandes, para medir la escalabilidad de éste; (4) crear una partición ad-hoc al set de datos.

Ingeniero Civil en Computación / Vocludet es un algoritmo de detección de cúmulos de galaxias, el cual está diseñado para detectar múltiples cúmulos en un espacio tridimensional. El algoritmo se basa en la \Gls{voronoi} para detectar regiones de alta densidad en el espacio, además de utilizar propiedades astrofísicas para determinar los componentes de cada cúmulo detectado. El objetivo de esta memoria es validar el algoritmo utilizando datos ficticios que simulen un survey de galaxias y la creación de un software de visualización que permita realizar el estudio de los resultados obtenidos. El motivo por el cual se utilizan datos ficticios es el conocer los datos a utilizar de forma absoluta y sin incertidumbre, de tal modo que la validación pueda ser realizada apropiadamente. Debido al tamaño y complejidad del conjunto de datos a visualizar, se plantea la utilización de un wall display de alta resolución. Esto permite, además del incremento en la cantidad de información desplegada, una forma física de interacción con los datos: El usuario puede observar un panorama general de la información desde una distancia, o bien ver una mayor cantidad de detalle al acercarse a la pantalla. En esta memoria se describe la extracción y procesamiento de los datos obtenidos a partir de una simulación astronómica, la elaboración del software de visualización de datos y la validación del algoritmo Vocludet bajo diversos criterios.