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La IA se está colando en todos los ámbitos de la vida cotidiana, la Astronomía no puede ser ajena a éste avance, es así como n equipo de astrónomos ha empleado una técnica de vanguardia basada en inteligencia artificial para descubrir fenómenos astronómicos inusuales en datos archivados del Telescopio Espacial Hubble de la NASA .
El equipo analizó casi 100 millones de recortes de imágenes del Archivo del Legado del Hubble, cada uno con unas pocas docenas de píxeles (de 7 a 8 segundos de arco) de lado. Identificaron más de 1300 objetos con una apariencia inusual en tan solo dos días y medio, más de 800 de los cuales nunca se habían documentado en la literatura científica.
La mayoría de las anomalías eran galaxias en proceso de fusión o interacción, que exhiben morfologías inusuales o estelas alargadas de estrellas y gas. Otras eran lentes gravitacionales, donde la gravedad de una galaxia en primer plano distorsiona el espacio-tiempo y curva la luz de una galaxia en segundo plano formando arcos o anillos. Otros descubrimientos incluyeron galaxias con cúmulos masivos de formación estelar, galaxias con aspecto de medusas y tentáculos gaseosos, y discos de formación planetaria vistos de canto en nuestra propia galaxia que se asemejan a hamburguesas. Sorprendentemente, varias docenas de objetos desafiaron por completo los esquemas de clasificación existentes.
Identificar una gama tan diversa de objetos raros dentro del vasto y creciente repositorio de datos del Hubble y otros telescopios representa un desafío formidable. Nunca en la historia de la astronomía se había dispuesto de tal volumen de datos observacionales para su análisis.
Para abordar este desafío, los investigadores David O’Ryan y Pablo Gómez de la ESA (Agencia Espacial Europea) desarrollaron una herramienta de IA capaz de inspeccionar millones de imágenes astronómicas en una fracción del tiempo requerido por expertos humanos. Su red neuronal, llamada AnomalyMatch, fue entrenada para detectar objetos raros e inusuales mediante el reconocimiento de patrones en los datos, imitando la forma en que el cerebro humano procesa la información visual.
“Las observaciones de archivo del telescopio espacial Hubble abarcan ahora 35 años y ofrecen un rico conjunto de datos en el que pueden estar ocultas anomalías astrofísicas”, dijo David O’Ryan, autor principal del estudio publicado en Astronomy & Astrophysics días atrás.
Tradicionalmente, las imágenes anómalas se descubren mediante inspección manual u observación fortuita. Si bien los astrónomos expertos destacan en la identificación de características inusuales, el gran volumen de datos del Hubble hace que una revisión manual exhaustiva resulte impráctica. Las iniciativas de ciencia ciudadana han ayudado a ampliar el alcance del análisis de datos, pero incluso estos esfuerzos se quedan cortos cuando se enfrentan a archivos tan extensos como los del Hubble o los de telescopios de sondeo de campo amplio como Euclid, una misión de la ESA con contribuciones de la NASA.
El trabajo de O’Ryan y Gómez representa un avance significativo. Al aplicar AnomalyMatch al Archivo Legado del Hubble, realizaron la primera búsqueda sistemática de anomalías astrofísicas en todo el conjunto de datos. Después de que el algoritmo identificara posibles candidatos, los investigadores revisaron manualmente las fuentes mejor valoradas y confirmaron más de 1300 como anomalías reales.
“Esta es una demostración contundente de cómo la IA puede mejorar el rendimiento científico de los conjuntos de datos de archivo”, afirmó Gómez. “El descubrimiento de tantas anomalías previamente no documentadas en los datos del Hubble subraya el potencial de la herramienta para futuros estudios”.
El Hubble es solo uno de los muchos archivos astronómicos que se beneficiarán del análisis basado en IA. Instalaciones como el próximo Telescopio Espacial Nancy Grace Roman de la NASA , así como el Euclid de la ESA y el Observatorio Vera C. Rubin de la Fundación Nacional de la Ciencia y el Departamento de Energía, generarán volúmenes de datos sin precedentes. Herramientas como AnomalyMatch serán esenciales para gestionar esta avalancha de datos, permitiendo a los astrónomos descubrir fenómenos nuevos e inesperados, e incluso objetos nunca antes vistos en el universo.
Fuente: https://science.nasa.gov/
Como es claramente perceptible, aún queda mucho por descubrir en éste Universo ¿ casi infinito ??
