La identificación de la galaxia fuente de los neutrinos observados por IceCube es muy difícil. Se publicó en Science en julio de 2018 la primera identificación unívoca de una fuente de neutrinos, el blázar TXS 0506+056, y en diciembre de 2022 la primera identificación de una galaxia activa cercana, M 77 (NGC 1068). El pasado jueves 27 de junio se publicó en Science la identificación a 4.5 sigmas de neutrinos originados en el plano galáctico de la Vía Láctea; así, por primera vez, se ha podido obtener un mapa del plano galáctico usando su emisión difusa en neutrinos de alta energía. El detector ANTARES ya había publicado la detección de neutrinos del plano galáctico, pero solo a 2 sigmas. IceCube ha identificado 59 592 sucesos con energías entre 500 GeV y 50 PeV, recopilados durante 10 años. El mapa galáctico con neutrinos obtenido es compatible con las predicciones teóricas para la emisión galáctica difusa de neutrinos (modelos π⁰, KRA ᵧ⁵ y KRAᵧ⁵⁰); se observan picos de emisión en la dirección de M1 (Crab Nebula), 3C 454.3 y Cygnus X). Pero no se ha podido identificar ninguna fuente puntual.

IceCube detecta los neutrinos mediante dos métodos (canales): trazas (tracks) con una resolución angular ≲ 1° (pero limitadas al hemisferio norte terrestre) y las cascadas (cascades) con una resolución angular ≲ 10° (que permiten observar sucesos en el hemisferio sur terrestre). Como es obvio, para identificar fuentes extragalácticas se prefiere usar las trazas, pero solo se puede usar para fuentes en el hemisferio norte. Para observar el centro galáctico de la Vía Láctea, que está en el hemisferio sur terrestre, hay que usar cascadas, lo que conlleva una baja resolución angular y un análisis usando algoritmos híbridos basados en inteligencia artificial (redes convolucionales de neuronas artificiales y técnicas de aprendizaje profundo). Por ello, el mapa galáctico con neutrinos que se ha obtenido tiene una resolución espacial muy baja; por ejemplo, no se puede saber si hay neutrinos originados en el entorno de Sgr A*, donde se espera que se generen muchos. El análisis de las cascadas es complicado,

El artículo es IceCube Collaboration, «Observation of high-energy neutrinos from the Galactic plane,» Science 380: 1338-1343 (29 Jun 2023), doi: https://doi.org/10.1126/science.adc9818; más información en Luigi Antonio Fusco, «Galactic neutrinos in the Milky Way,» Science 380: 1318-1319 (29 Jun 2023), doi: https://doi.org/10.1126/science.adi6277. Los otros artículos de IceCube en Science son IceCube Collaboration, «Neutrino emission from the direction of the blazar TXS 0506+056 prior to the IceCube-170922,» Science 361: 147-151 (13 Jul 2018), doi: https://doi.org/10.1126/science.aat2890, y IceCube Collaboration, «Evidence for neutrino emission from the nearby active galaxy NGC 1068,» Science 378: 538-543 (03 Nov 2022), doi: https://doi.org/10.1126/science.abg3395. El resultado de ANTARES a dos sigmas se publicó en The ANTARES Collaboration, «Hint for a TeV neutrino emission from the Galactic Ridge with ANTARES,» Physics Letters B 841: 137951 (10 Jun 2023), doi: https://doi.org/10.1016/j.physletb.2023.137951, arXiv:2212.11876 [astro-ph.HE] (22 Dec 2022).

Esta figura compara cinco mapas del plano galáctico (±15° en latitud y ±180° en longitud galácticas): óptico (A), con las partes oscuras debidas a nubes de gas y polvo que absorben fotones ópticos; en rayos gamma (B) observados por el telescopio espacial Fermi-LAT con energía superior a 1 GeV durante 12 años; predicción (C) del mapa de emisión difusa con neutrinos según el modelo π⁰; predicción (D) suavizada con la sensibilidad esperada para un detector de neutrinos con buena resolución angular; y el mapa observado (E) según IceCube usando como parámetro la significación estadística de la asociación entre un neutrino y el plano galáctico. En esta última, solo las regiones de color más oscuro tienen una significación de más de tres sigmas; las regiones de color más claro podrían ser asociaciones espurias (simples fluctuaciones estadísticas).

El uso de algoritmos de inteligencia artificial (aunque combinado con métodos de Montecarlo) para la identificación de neutrinos del plano galáctico tiene el problema habitual del aprendizaje profundo: no se sabe por qué un suceso (neutrino) concreto ha sido asignado al plano galáctico mientras otro cercano no lo ha sido. Hay que confiar en que la inteligencia artificial ha generalizado de forma correcta los ejemplos que se han usado durante la fase de aprendizaje. El chequeo físico que se ha usado en el artículo es la comparación entre la ley de potencias predicha y la ajustada a las observaciones para tres modelos teóricos de la emisión galáctica difusa. Como se observa en esta figura, los modelos KRA ᵧ ofrecen una estimación menor de la predicha (lo que sugiera cierta incoherencia entre el modelo y los neutrinos de alta energía); y el modelo π⁰ predice un flujo de neutrinos que es ∼5 veces más pequeño del observado. Estas incoherencias entre los modelos y las observaciones pueden tener su origen en que los modelos son demasiado simplificados, o que siendo modelos de emisión difusa no han tenido en cuenta la emisión puntual que domina en ciertas regiones, o bien la selección de los neutrinos galácticos realizada por IceCube está sesgada. Obviamente, en el artículo se prefiere la primera causa.

En resumen, un gran resultado de IceCube que merece aparecer en Science, pero que me genera ciertas dudas. Habrá que esperar a que el futuro detector de neutrinos KM3NeT en el Mediterráneo obtenga un mapa similar de los neutrinos emitidos por el plano galáctico; su resolución angular será mucho mejor y su identificación de dichos neutrinos será mucho más significativa. ¿Obtendrá KM3NeT un resultado coherente con IceCube? La verdad, siento ser pesimista al respecto, pero tengo serias dudas.