30 Ene Una IA halla anomalías cósmicas entre las imágenes del Hubble
Un equipo de astrónomos ha utilizado una inteligencia artificial (IA) para buscar anomalías cósmicas en el archivo de imágenes del Hubble. El equipo analizó casi 100 millones de imágenes en solo dos días y medio, descubriendo cerca de 1.400 objetos anómalos, más de 800 de los cuales no habían sido documentados previamente.
Las anomalías cósmicas, como galaxias en colisión, lentes gravitacionales y galaxias anulares, son de enorme interés científico, pero resultan difíciles de detectar dentro de las enormes cantidades de datos procedentes de telescopios como el Hubble.
A medida que los archivos astronómicos crecen, los astrónomos se enfrentan al desafío de encontrar una auténtica aguja cósmica en un pajar del tamaño del Universo.
El archivo de imágenes del Hubble
Recientemente, los investigadores David O’Ryan y Pablo Gómez, de la Agencia Espacial Europea, desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial que permite inspeccionar millones de imágenes astronómicas en una fracción del tiempo que necesitaría un ser humano.
El equipo entrenó su sistema utilizando el archivo de imágenes del Hubble, que contiene decenas de miles de conjuntos de datos acumulados a lo largo de más de tres décadas de observaciones.
«El archivo de imágenes del Hubble se remonta ya 35 años atrás, proporcionando un auténtico tesoro de datos en el que pueden ocultarse anomalías cósmicas aún desconocidas», afirma David O’Ryan, autor principal del estudio.
Tradicionalmente, las anomalías cósmicas se descubren cuando los científicos buscan manualmente objetos que se salen de lo habitual, o bien por simple casualidad.
Aunque los astrónomos experimentados son muy eficaces identificando estructuras extrañas o inusuales, el volumen de datos generado por el Hubble hace inviable un análisis exhaustivo y detallado realizado únicamente por humanos.
Los proyectos de ciencia ciudadana, en los que personas no especializadas colaboran en tareas tales como la clasificación de galaxias, han ayudado a aliviar parcialmente este problema.
Sin embargo, incluso estos esfuerzos colectivos resultan insuficientes frente a archivos tan extensos como el del Hubble o frente a misiones de cartografiado masivo del cielo como el telescopio espacial Euclid de la ESA.
El trabajo de O’Ryan y Gómez supone un salto cualitativo en la búsqueda de anomalías cósmicas.
Una red neuronal en busca de anomalías cósmicas
El equipo desarrolló una red neuronal —un tipo de herramienta de IA inspirada en el funcionamiento del cerebro humano— capaz de procesar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones complejos.
Esta red, denominada AnomalyMatch, fue entrenada para identificar objetos raros como galaxias medusa, arcos gravitacionales y otras configuraciones poco comunes.
Utilizando AnomalyMatch, los investigadores analizaron casi 100 millones de imágenes del archivo de imágenes del Hubble, marcando la primera búsqueda sistemática de anomalías cósmicas realizada sobre este archivo.
En apenas dos días y medio, el algoritmo completó el análisis y generó una lista de candidatos altamente anómalos.
Dado que la confirmación final de estas anomalías cósmicas sigue requiriendo la evaluación de expertos, O’Ryan y Gómez inspeccionaron manualmente los objetos mejor clasificados por el algoritmo.
Más de 1.300 anomalías
El resultado fue notable: más de 1.300 objetos eran auténticas anomalías, y más de 800 de ellos no habían sido descritos anteriormente en la literatura científica.
La mayoría de estas anomalías cósmicas correspondían a galaxias en proceso de fusión o interacción, con morfologías distorsionadas y largas colas de estrellas y gas.
Otras muchas eran lentes gravitacionales, donde la gravedad de una galaxia en primer plano curva el espacio-tiempo y deforma la luz de una galaxia de fondo en forma de arcos o anillos.
También se identificaron galaxias con enormes cúmulos estelares, galaxias medusa con tentáculos gaseosos y discos de formación planetaria vistos de canto, con una apariencia similar a una hamburguesa o a una mariposa.
De especial interés fue el hallazgo de varias decenas de objetos que no encajaban en ninguna categoría conocida de anomalías cósmicas.
«Este es un uso extraordinario de la inteligencia artificial para maximizar el rendimiento científico del archivo de imágenes del Hubble», señala Pablo Gómez, coautor del estudio. «Encontrar tantas anomalías cósmicas en un conjunto de datos tan estudiado demuestra el enorme potencial de estas herramientas para futuras misiones».
Grandes repositorios de datos astronómicos
El archivo de imágenes del Hubble es solo uno de los muchos grandes repositorios de datos astronómicos existentes, y otros aún más ambiciosos están en camino.
Entre ellos se encuentran Euclid, que desde 2023 está cartografiando miles de millones de galaxias; el Observatorio Vera C. Rubin, que iniciará su estudio del cielo de diez años con más de 50 petabytes de imágenes; y el Telescopio Espacial Nancy Grace Roman, cuyo lanzamiento está previsto no más tarde de mayo de 2027.
En este contexto, herramientas como AnomalyMatch serán fundamentales para detectar nuevas anomalías cósmicas y, posiblemente, fenómenos nunca antes observados en el Universo.
Fuente: Researchers discover hundreds of cosmic anomalies with help from AI
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